正态分布查表得到标准方差，能查到吗，感觉不对呀

正态分布查表的待标准方差为 93，这个值是正确的吗，具体能推算吗

认为上面几个同学的回答都偏离题意，具体的我们再捋一遍：
我们假设为最低分数(x)服从正态分布，那么便可以得到x~N(mean,std)，也就是(x-mean)/std ~ N(0, 1)，其实N(0, 1)这是一个确定的函数。
根据题意可知mean = 166，那么(x - 166) / std ~ N(0, 1)。
我们现在就是想求std，题中告诉我们p((360 - 166) / std) = 1- 31 / 1657 = 0.98
那么194/std = 2.326347874040841，所以得到std = 83.39

其实对于一个标准正态分布，给一个概率p0，我们都可以得到它对应的x0（p(x > x0)）= p0

无非两个办法，一个是套公式
N～（μ，δ^2）
方差D(x)=δ^2
E(x)=μ
另一个是用蒙特卡洛法模拟，用程序随机生成符合你题目的随机数据，然后计算，得到近似值。

我写了一个程序验证了下，差不多

import numpy as np
from numpy.linalg import cholesky
import matplotlib.pyplot as plt

sampleNo = 1657;
mu = 166
sigma = 93
#np.random.seed(0)
s = np.random.normal(mu, sigma, sampleNo)
print(np.mean(s))
print(len(list(s[s > 360])))
print(s.std())
plt.hist(s, 10, normed=True)

可以看出，均值在166附近，方差在93附近，>360的考生也在31附近。