p值正态分布是多少？（WpS正常）

　　p值可用作质疑初始信念的工具（零假设）。当我们认为我们的信念是荒谬的时候（假设p值表明结果在统计上是显著的），我们放弃了最初的信念（拒绝零假设）并做出了更合理的决定。

　　▲ 平均值为μ，标准偏差为σ正态分布

　　

　　正态分布用于观察数据分布概率密度函数。

　　正态分布有两个参数-平均值（μ）和标准偏差（σ）

　　平均值是分布的集中趋势。它确定正态分布峰值的位置。标准偏差是可变性的度量，它决定了从平均值到数值的下降。

　　正态分布一般与规则68-95-99.7（如上所示）相关：

　　68%的数据为内部平均（μ）±1标准偏差（σ）；

　　95%的数据为平均（μ）±2个标准偏差（σ）；

　　99.7%的数据是内部平均（μ）±3个标准偏差（σ）。

　　▲ 计算每个数据点Z分数的公式

　　当为每个比萨饼交付时间点计算Z分数并绘制标准正态分布曲线时，x轴上的单位从分钟变为标准偏差单位，因为变量已通过计算标准化（变量减去平均值，然后除以标准偏差，见上述公式）。

　　标准正态分布曲线很有用，因为我们可以用标准偏差中的标准单位将测试结果与“正常”总体进行比较，尤其是当变量单位不同时。

　　▲ Z分数标准正态分布

　　Z分数可以告诉我们整个数据相对于总体平均值的位置。