三 正態(tài)分布N（0，1）的分位數(shù)
這里結(jié)合標準正態(tài)分布N（0，1）來敘述分位數(shù)概念。對概率等式
P（u≤1.282）＝0.9
1解釋
解釋1 ：0.9是隨機變量u不超過1.282的概率。
解釋2：1.282是標準正態(tài)分布N（0，1）的0.9的分位數(shù)，記為 。
解釋2表示：0.9分位數(shù)把標準正態(tài)分布密度函數(shù) 下的面積分為左右兩塊，左側(cè)一塊面積恰好為0.9，右側(cè)一塊面積恰好為0.1。
2分位數(shù)的意義
一般說來，對介于0與1之間的任意實數(shù)α，標準正態(tài)分布N（0，1）的α分位數(shù)是這樣一個數(shù),它的左側(cè)面積恰好為α，它的右側(cè)面積恰好為1－α。用概率的語言，U（或它的分布）的a分位數(shù) 是滿足下面等式的實數(shù)：
四 正態(tài)分布的有關(guān)計算
1正態(tài)分布計算的理論根據(jù)
性質(zhì)⒈ 設(shè) ，則
 （標準化公式）
解釋：此性質(zhì)表明，任一個正態(tài)變量X（服從正態(tài)分布的隨機變量的簡稱）經(jīng)過標準化 后，都歸一到標準正態(tài)變量  。
五 正態(tài)分布與二項分布
二項分布：用X表示事件A在n重試驗中出現(xiàn)的次數(shù)，則有
其中p是A在每次試驗中出現(xiàn)的概率。公式（1）稱為二項公式，因為它是二項式[px＋（1－p）]n展開式中xk的系數(shù)。
事實上，根據(jù)獨立性，事件A在某指定的k次試驗中出現(xiàn)而在其余n－k次試驗中不出現(xiàn)的概率為：pk（1－p）n－k ，這種情況共有 種，所以
已知n、p，求P{X＝k}，P{X≤k}，P{X≥k}。