正态分布上侧分位数0.025怎么查表

首先，标准正态分布上侧分位数的定义是指，给定一个标准正态分布的随机变量 Z，使得 P(Z > z) = 0.025，其中 P 表示概率。这个问题可以通过查标准正态分布表来解决。以下是步骤：

1. 找到标准正态分布表，通常可以在统计学教科书或在线查找到。
2. 找到表格中最接近 0.025 的概率值。在这个例子中，最接近 0.025 的概率值是 0.0249979。
3. 沿着表格的行和列找到对应概率值的位置。在这个例子中，概率值 0.0249979 位于第一列和第二行的交叉点处。
4. 读取该位置对应的 Z 值，即为所求的标准正态分布上侧分位数。在这个例子中，对应的 Z 值为 1.96。

因此，标准正态分布上侧分位数为 1.96。

相关问题

仿照上述代码：生成一个正态分布的概率密度函数，然后计算该分布在85%，90%，95%分位数的取值。

可以使用 `scipy.stats.norm` 模块来生成正态分布的概率密度函数。

from scipy.stats import norm

# 生成一个均值为 0，标准差为 1 的正态分布对象
dist = norm(loc=0, scale=1)

# 计算在 85%、90%、95% 三种置信水平下的分位数
quantiles = dist.ppf([0.075, 0.05, 0.025])

# 打印结果
print(quantiles)

输出结果为：

[-1.43953147 -1.64485363 -1.95996398]

解释一下代码：

- `dist = norm(loc=0, scale=1)` 创建一个均值为 0，标准差为 1 的正态分布对象。
- `dist.ppf([0.075, 0.05, 0.025])` 分别计算在 85%、90%、95% 三种置信水平下，分位数所对应的取值。注意这里的置信水平是常见的一种方式，即左尾或右尾概率分别为 0.075、0.05 和 0.025。
- 最后打印计算结果。

95%的置信区间对于的分位数是多少

95% 的置信区间对应的分位数是 0.025 和 0.975。换句话说，在一个正态分布中，有 95% 的观测值位于这个置信区间内，而剩下的 5% 分布在两侧的尾部。因此，对于一个单尾的置信区间，对应的分位数是 0.025 或 0.975；对于一个双尾的置信区间，对应的分位数是 0.025 和 0.975。