在统计学和概率论中，正态分布是一种极为重要的连续概率分布。它以其钟形曲线而闻名，广泛应用于自然科学、社会科学以及工程领域。正态分布的概率密度函数由两个参数决定：均值（μ）和标准差（σ）。这些参数决定了分布的位置和形状。
为了便于实际应用，人们通常会使用正态分布概率表来快速查找特定区间的概率值。这种表格提供了标准正态分布（即均值为0，标准差为1的正态分布）下不同z分数对应的累积概率。通过将一般的正态分布转换为标准正态分布，用户可以利用这些表格轻松计算各种概率问题。
例如，假设我们有一个均值为50，标准差为10的正态分布数据集。如果我们想知道小于60的数据点所占的比例，首先需要将60标准化为z分数。公式如下：
\[ z = \frac{X - \mu}{\sigma} \]
代入已知数值：
\[ z = \frac{60 - 50}{10} = 1 \]
接下来，查阅正态分布概率表，找到z=1时对应的累积概率值约为0.8413。这意味着大约有84.13%的数据点小于60。
正态分布概率表不仅简化了复杂的计算过程，还提高了结果的准确性。无论是学术研究还是商业分析，掌握如何正确使用这类工具都是必不可少的技能。希望本文能帮助读者更好地理解和运用正态分布及其相关资源。
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