办公软件excel标准正态分布累积函数
1. 正态累积分布函数表格
MODE 3 (STAT) ~ 1 (1-VAR);AC;SHIFT 1 (STAT) ~ 5 (Distr) ~ 1 P(P(x)即x的正态累积分布
2. 累积标准正态分布函数表
在SPSS上，对数正态分布检验只能使用P-P图或Q-Q图。
残差图主要看其形状是否有规律，而不仅仅是看其波幅，至于波幅在什么范围并没有一个通用的标准。对于数据，数据点基本紧紧地围绕在P-P图的45度线上，应该说基本上符合对数正态分布。唯一有些不足的是残差图的形状有些规律，不过波幅最大不超过0.06，其对应的累积百分点在0.6以上，差距不算大，因此不必对此过于关注，仍然可以认定数据基本符合对数正态分布。SPSS的P-P图或Q-Q图可以检验数据是否服从指数分布（Exponential）。在统计学上，Exponential所指的指数就是负指数。SPSS的P-P图或Q-Q图默认测试正态分布， 可以在主对话框的分布测试（test distribution）选项下选择其他分布，包括指数分布。此外，SPSS非参检验（ Nonparametric Tests）下的1-Sample K-S也可以检测是否服从指数分布（同时也包括正态分布、泊松分布和均匀分布），不过它给出的是数字判断，而不是图形。当指数分布项下的Sig大于0.05时认为服从指数分布。
3. 累积正态分布函数N(x)数据表
期望值 μ=3
标准差 σ=2
P{|X|＞2}:
=NORMDIST(-2,3,2,1)+(1-NORMDIST(2,3,2,1))
P{X＞3}:
=1-NORMDIST(3,3,2,1)
4. 正态分布累积函数公式
欧式看涨期权在行权日 T 的期望价值为 E[max(S(T) – K, 0)]，其中 S(T) 为股票在 T 时刻的价格，K 为行权价。
股价 S 满足对数正态分布，在风险中性定价理论下，S 的期望收益率为无风险收益率 r，且期权的折现率也等于无风险收益率 r。
因此，期权在当前时刻的价格 C 为：根据对数正态分布的性质可以方便的计算出 E[max(S(T) – K, 0)]，从而得到著名的 BS 期权定价公式（同时给出看涨期权价格 C 和看跌期权价格 P）：根据公式并利用计算机，只要输入五个变量——当前股价 S(0)、行权价格 K，行权日距现在的时间（按年计算）T，无风险收益率 r，以及标的股票的年收益率的标准差 σ ——就可以计算出欧式看涨（看跌）期权的理论价格，这无疑非常方便。然而我们需要了解定价公式背后的含义。对于任何一个期权，在定价时有两个不确定性需要考虑：这个期权到行权日到底是不是实值期权（in-the-money），就是到底有没有行权的价值（比如说我买了一个看涨期权，但是行权日股价 S 低于 K，那么这个期权就没有价值）。
如果行权了，那么我们的（期望）收益到底能有多少（比如行权价是 100，在行权日股价是 110，那么每股我们能赚 10 块；而如果股价是 120，则每股我们能赚 20 块）。
这两个不确定性恰恰就对应着由 BS 定价公式中的 N(d_1) 和 N(d_2)。
以看涨期权为例来解释这一点。
在 BS 公式中，N 代表了标准正态分布的累积密度函数，因此 N(d_1) 和 N(d_2) 就代表两个概率。
其中，N(d_2) 正是在风险中性世界中期权被行权的概率，即 prob(S(T) > K)。
因此 C 公式中的第二项 Ke^(-rT)N(d_2) 就是在当前时点、考虑了行权概率后的行权费的期望（即为了在T购买股票所需的期望成本）。
至于 N(d_1)，对于它的理解远没有 N(d_2) 直观。
先抛开 N(d_1) 不说，而来看看 C 公式中的第一项。
由于第二项代表着期望成本，那么第一项必然代表着行权得到股票的期望收益。
由于只有 S(T) 大于 K 才会行权，因此在行权的条件下，股票在行权时的期望价值是一个条件期望，即 E[S(T) | S(T) > K]。
用这个条件期望乘以行权的概率 N(d_2) 再把它折现到今天（乘以 e^(-rT)）就应该是 C 公式
5. 累积正态分布的反函数
norminv函数的用法：NORMINV(probability,mean,standard_dev)
norminv函数表示的意思：NORMINV(正态分布的概率值,分布的算术平均值,分布的标准偏差)
NORMINV函数的主要作用是返回指定平均值和标准偏差的正态累积分布函数的反函数。
扩展资料：
1、如果任一参数为非数值型，函数 NORMINV 返回错误值 #VALUE!。
2、如果 probability< 0 或 probability > 1，函数 NORMINV 返回错误值 #NUM!。
3、如果 standard_dev ≤ 0，函数 NORMINV 返回错误值 #NUM!。
4、如果 mean = 0 且 standard_dev = 1，函数 NORMINV 使用标准正态分布（请参阅函数 NORMSINV）。
5、如果已给定概率值，则 NORMINV 使用 NORMDIST(x, mean, standard_dev, TRUE) = probability 求解数值 x。因此，NORMINV 的精度取决于 NORMDIST 的精度。NORMINV 使用迭代搜索技术。如果搜索在 100 次迭代之后没有收敛，则函数返回错误值 #N/A。
6. 正态分布的累积函数
中心极限定理（central limit theorem）是概率论中讨论随机变量序列部分和分布渐近于正态分布的一类定理。
这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量累积分布函数逐点收敛到正态分布的积累分布函数的条件。它是概率论中最重要的一类定理，有广泛的实际应用背景。
在自然界与生产中，一些现象受到许多相互独立的随机因素的影响，如果每个因素所产生的影响都很微小时，总的影响可以看作是服从正态分布的。中心极限定理就是从数学上证明了这一现象。最早的中心极限定理是讨论重点，伯努利试验中，事件A出现的次数渐近于正态分布的问题
7. excel正态累积分布函数
1，工具法：
在Excel2007的数据选项卡中单击“数据分析”按钮（初次使用此功能需要在Excel选项中添加“分析工具库”加载项），在出现的“数据分析”对话框中选择“随机数发生器”，打开“随机数发生器”对话框，在这个对话框里可以设置所需的随机数参数，其中“变量个数”表示需要同时生成的随机数组数，留空的情况下可以生成一组随机数。“随机数个数”指的是同一组中生成的随机数个数。在“分布”下拉列表中选择“正态”。“平均值”和“标准偏差”是与分布形态相关的两个参数，根据实际的需要进行输入。最后在“输出选项”中选择随机数生成的位置。单击“确定”按钮即可生成一组符合参数要求的正态分布的随机数。
2，公式法：
用到两个函数NormDist和NormInv
，分别介绍如下：NormDist
用途：用于求正态分布的概率密度以及累积概率格式：=NormDist(x,
均值,
标准差,
是否累积)其中最后一个参数“是否累积”=False时计算的是概率密度，“是否累积”=True时计算的是累积概率（从-∞算起）例如：NormDist(1,0,1,False)=0.242
NormDist(1,0,1,True)=0.841NormInv用途：由累积概率反算位置点，可以看作NormDist的反函数格式：=NormInv(概率,
均值,
标准差)例如：NormInv(0.841,0,1)=1
当所研究的正态分布为标准正态分布(即均值=0
，标准差=1）时，可以直接用normSdist和normSinv两个函数。
8. 累积正态分布表怎么看
方法主要是两种：
第一，概率密度估计。用模式识别里常用的概率密度函数估计方法，估计出该组数据的概率密度函数p(x)。然后用这组数据的均值和方差作为参数，得出一个Gauss（正态）概率密度函数f(x)。用绝对值偏差、方均根或其他标准比较f(x)和p(x)，如果充分接近，则说明该组数据符合正态分布。（甚至可以利用假设检验的概念指定置信度水平等）。
第二，累积量。三阶和四阶累积量有其明确的意义，即所谓“偏度”和“峰度”。前者表明概率密度函数的对称性，如果值接近0则表示对称性好；后者表明概率密度函数（假定是单峰的）的尖锐程度，如果值接近0则表示接近正态分布（正态分布的所有二阶以上累积量值为0）。注意，峰度可能还有其他定义，注意不要混淆。
9. 正态累积分布函数表格怎么做
就是正态分布的累积概率密度函数，定义为F(z) = P(Z<z), 其中Z为正态分布。在一般工具书里面的Z-Test 检验表就是其近似值。
10. 正态分布积分表
这个很简单的，高中数学就学过将未知量Z对应的列上的数 与 行所对应的数字 结合 查表定位例如 要查Z=1.85的标准正态分布表 首先 在Z下面对应的数找到1.8然后 在Z右边的行中找到5这两个数所对应的值为 0.8450 即为所查的值
11. 正态分布累积分布函数表
1/5首先找到需要编辑的Excel文档，双击打开，进入编辑界面。
2/5在编辑区中输入表格数据，选择一个空白单元格（比如：F13单元格）。
3/5接着在选中单元格中输入“=NORM.INV(0.908789,40,1.5)”函数公式。4/5然后点击键盘上的Enter键。
5/5最后返回编辑区，即可在“F13”单元格中使用NORM.INV函数计算出正态累积分布函数的反函数值。