标准正态分布的分位点/反函数

标准正态分布的分位点，也称为反函数，可以使用统计学软件包或函数来计算。以下是使用Python的SciPy库进行计算的示例代码：

import scipy.stats as stats

# 定义分位数
quantiles = [0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9]

# 计算标准正态分布的分位点/反函数
inverse_values = stats.norm.ppf(quantiles)

print(inverse_values)

这段代码将计算标准正态分布的0.1、0.25、0.5、0.75和0.9分位数，并打印结果。

输出示例：

[-1.28155157 -0.67448975  0.          0.67448975  1.28155157]

这些值表示标准正态分布中的对应分位数。例如，0.25分位数的值为-0.67448975，表示有25%的观测值小于该值。

请注意，这只是使用Python的SciPy库的一种示例方法。其他编程语言和统计软件也提供了类似的函数来计算标准正态分布的分位点/反函数。