如果大家在公式转换中有困惑，不妨结合上面的阴影图看。靠左的阴影即z小于等于0.8时(目测)的概率，如果我们要算0～0.8之间的概率呢？就是把z<=0的那一半给挖掉，非常粗暴的算法。

到了这里大家可能发觉，在正态分布的计算中，不论求哪一类区间，我们都是先转换成z小于等于某个值先计算。这是一个潜移默化的规则，因为早期正态概率的计算都要用到标准正态概率表，它以z小于等于作查询标准。现在虽然计算资源已经大大丰富，但是这个习惯还是保留了下来。

之所以强调标准正态分布，是因为所有的正态分布概率都可以利用标准正态分布计算。当我们具有一个任意均值的u和标准差σ，都能将其转换成标准状态分布。

现在有一个u=10和σ=2的正态随机变量，求x在10与14之间的概率是多少？

当x=10时，z=(10-10)/2=2。当x=14时，z=(14-10)/2=2。于是x在10和14之间的概率等价于标准正态分布中0和2之间的概率。计算P(0<=z<=2) =P(z<=2) – P(z<=0) =0.4772。

现在是最后一个运营活动了，不再是抽奖，而是最终赠送奖品的环节。已知奖品的保质期满足正态分布，均值90天，标准差5天。为了考虑用户体验，想知道奖品70天以内就坏的概率是多少？

当x=70时，有z=(70-90)/5 = -4。p(z<=-4)=0.003%。概率非常小，可以忽略不计，所以产品质量杠杠的。经历了那么多活动，老板终于可以松一口气了。

在概率分布中还有一个概念叫正态近似。当试验次数很大时，二项分布可以近似于正态分布，泊松分布也有相似的情况，大家有兴趣可以去了解，这是一种简便方法，不过工作中现在都是计算机了，这点反而不重要了。

了解完各类分布后，我们将进入最后的环节，假设检验，它是基于概率的理论，数据分析中的AB测试，就是其最常见的应用。

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