假定身高服从正态分布（158.6,5.18^2），那么将163标准化得到标准分为0.8494，即：
Z=（163-158.6）/5.18=0.8494
按Z=0.85，可zhi查表得到概率值为0.8023，即你身高的百分位数是80.23%。
如果用Excel精确计算，则百分位数是80.22%。
在正常情况下，男生体重（或诸如此类的其他什么）应该服从正态分布。（即X~﹙60，5²﹚﹚
（因为如果随机的话，所有人的体重都应该在均值附近波动，极低或极高的很少，这也是可以用平均数和方差估计样本中某一数量百分比的必备条件）。
又：注意到55=60-5,65=60+5
所以由正态分布的性质可知P﹙55≤X≤65)＝0.683
(该数据是一种统计学规律，由高斯计算出来，共3个数字：在均值左右各一个标准差差时为0.683，各两个标准差时为0.954，三个时为0.997）
扩展资料：
在传统的直线回归分析中， 常采用最小二乘法，同时要求数据的独立性、正态性及常数方差，即给定自变量 时因变量的条件分布为正态分布，且不同时的方差相同。其目的是根据给定的自变量估计因变量的均数及其可信区间或估计因变量的容许区间或参考值范围等。
但医学研究中，某些资料不满足上述要求，特别当观察值中有离群值、强影响点时，所拟合的回归直线因“迁就”这个些离群值、强影响点而使整体的拟合结果产生不同程度的偏离 以致影响了稳定性。
参考资料来源：百度百科-百分位数
答：百分位数(per centile)，又叫百分位点的概念。它是指量尺上的一个点，在此点以下，包括数据分布中全部数据个数的一定百分比。第P百分位数(P-percentile)就是指在其值为P的数据以下，包括分布中全部数据的百分之p。其符号为P.。由于以全距表示一组数据的离散程度时，受极端数的影响很不准确，因此，有人提出取消分布两端10%的数据，即用P1和P之间的距离作为差异量数，即百分位差。
(一)百分位数的计算公式如下:
P,=L+f 100 Pxn-Fs Xi (公式4-2)
式中:P为所求的第P个百分位数;
L;为百分位数所在组的精确下限; f为百分位数所在组的次数; F,为小于L。的各组次数的和; N总次数; i 为组距。
如果得到了向上累加频数分布表，求百分位数的步骤如下:
1.找到P百分位数所对应的名次，即nxP%;
2.从累加频数中找到该名次所在的分组，以及该组的频数f和组距i;
3.找到该分组区间精确下限值L和此值以下的累加频数F;
4.将上面的这些数据代入公式即可计算nxP%对应的数值。
常用的百分位差除Pg0-P10外，还有P93-P7。但这两种百分虽然比全距较少受两极数值的影响，但仍然不能很好地反映中间数据布情况，因此只作为主要差异量数的补助量数，在实践中很少使用。
应该看到，计算百分位数的公式与前面提到的用分组数据计算口原理一致。事实上，中数就是百分位数P50，公式4-2中的P%等子时，它就是中数公式。因为在中数以下或以上，刚好有全部数据的50%。