概率论-参数估计中的Zα的值怎么查正态分布表？

1、若n个相互独立的随机变量ξ₁、ξ₂、……、ξn，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布（chi-squaredistribution）。

2、编程代码
*可利用stata函数（n、n1、n2是自由度，p是尾概率值）：
*chi2(n)分布的上p分位数：
dispinvchi2tail(n,p)
*F(n1,n2)分布的上p分位数：
dispinvFtail(n1,n2,p)。

正态分布;

正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量服从一个位置参数、尺度参数为的概率分布，记为：则其概率密度函数为正态分布的数学期望值或期望值等于位置参数，决定了分布的位置；其方差的开平方或标准差等于尺度参数，决定了分布的幅度。正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是位置参数, 尺度参数的正态分布（见右图中绿色曲线）.

特点：

⒈ 估计频数分布 一个服从正态分布的变量只要知道其均数与标准差就可根据公式即可估计任意取值范围内频数比例。

⒉ 制定参考值范围

⑴正态分布法 适用于服从正态（或近似正态）分布指标以及可以通过转换后服从正态分布的指标。

⑵百分位数法 常用于偏态分布的指标。表3-1中两种方法的单双侧界值都应熟练掌握。

⒊ 质量控制：为了控制实验中的测量（或实验）误差，常以 作为上、下警戒值，以 作为上、下控制值。这样做的依据是：正常情况下测量（或实验）误差服从正态分布。

⒋ 正态分布是许多统计方法的理论基础。检验、方差分析、相关和回归分析等多种统计方法均要求分析的指标服从正态分布。许多统计方法虽然不要求分析指标服从正态分布，但相应的统计量在大样本时近似正态分布，因而大样本时这些统计推断方法也是以正态分布为理论基础的。

你好！用U表示标准正态分布，临界值Zα满足P(U>Zα)=Zα，即P(U≤Zα)=1-α。当α=0.025时，就是查表中0.975对应的值，0.975在表中1.9那一行，0.06那一列，所以Z0.025=1.96。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！