1、对正态分布密度函数下进行积分就行了，对整个实数域积分的结果肯定等于1，而对任意有界区域积分的结果一般情况下只能进行近似的数值计算，而不能给出解析表达式。
2、明白纵轴是u值的整数部分和小数点后的十分位，横轴表示小数点后的百分位数。
3、典型的u=1.96，找到纵轴-1.9，结合横轴0.06，确定Φ（u）=0.025。1-0.025x2=0.95，即95%的曲线面积对应的u上下限是（-1.96，1.96）。
4、标准正态分布曲线为
对于标准正态分布来说，存在一张表，称为：标准正态分布表如下图示
拓展资料：
标准正态分布又称为u分布，是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。
标准正态分布曲线下面积分布规律是：在-1.96～+1.96范围内曲线下的面积等于0.9500，在-2.58～+2.58范围内曲线下面积为0.9900。统计学家还制定了一张统计用表（自由度为∞时），借助该表就可以估计出某些特殊u1和u2值范围内的曲线下面积。
特点：
密度函数关于平均值对称。
平均值与它的众数（statistical mode）以及中位数（median）同一数值。
函数曲线下68.268949%的面积在平均数左右的一个标准差范围内。
95.449974%的面积在平均数左右两个标准差的范围内。
99.730020%的面积在平均数左右三个标准差的范围内。
99.993666%的面积在平均数左右四个标准差的范围内。
函数曲线的反曲点（inflection point）为离平均数一个标准差距离的位置。
深蓝色区域是距平均值小于一个标准差之内的数值范围。在正态分布中，此范围所占比率为全部数值之68%，根据正态分布，两个标准差之内的比率合起来为95%；三个标准差之内的比率合起来为99%。
在实际应用上，常考虑一组数据具有近似于正态分布的概率分布。若其假设正确，则约68.3%数值分布在距离平均值有1个标准差之内的范围，约95.4%数值分布在距离平均值有2个标准差之内的范围，以及约99.7%数值分布在距离平均值有3个标准差之内的范围。称为“68-95-99.7法则”或“经验法则”。
参考资料：百度百科：标准正态分布