在统计学和概率论中，z分布是一个非常重要的概念，尤其在假设检验和置信区间估计中扮演着核心角色，它是一种连续的概率分布，通常用来描述正态分布数据的标准化形式，即当数据经过平均值μ和标准差σ标准化处理后，得到的数据将服从z分布。
z分布的参数只有一个，那就是均值（μ），在标准正态分布中，均值为0，当我们讨论一般的z分布时，我们会用到一个特殊的值，那就是1.96和1.28，这两个值在z分布的临界值表中具有特定的意义。
1、96是标准正态分布中对应的95%置信水平的上临界值，在进行假设检验时，如果我们的零假设被拒绝，那么我们通常会说观察到的结果在95%的置信水平下与零假设存在显著差异，换句话说，如果样本的z值大于1.96，我们就认为这个结果是异常的，可能意味着总体参数与零假设不同。
1、28则是对应于90%置信水平的上临界值，也就是说，如果我们对一个参数进行90%的置信区间估计，那么90%的样本z值将不会超过这个数值，这在需要更宽松的置信水平时，可以作为一个参考值。
z分布的形状是一个钟形曲线，其对称性使得我们可以直接通过查表或者使用计算器或软件来找到特定z值对应的概率，如果我们想知道z值为1.96的右侧区域对应多少的概率，我们就可以查阅z分布表，发现这个概率大约是0.025，也就是2.5%，这就是为什么1.96常常被用作两尾检验中的显著性水平。
在实际应用中，z分布广泛用于医学研究、社会科学研究、金融分析等领域，在医学研究中，医生可能会根据患者的血压、血糖等指标的z值来判断其是否正常；在市场调查中，企业可能利用z分布来计算样本数据的置信区间，以了解消费者行为的不确定性。
z分布的1.96和1.28是我们在进行统计分析时的重要参考点，它们帮助我们理解数据的显著性以及置信区间的确定，掌握这些基本概念对于正确解读和应用统计方法至关重要。
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