z0.025和-z0.025等于z0.975，是因为标准正态分布两边对称。z0.025是左边2.5%分位点，对应-1.96；z0.975是右边2.5%分位点，对应1.96。两者相加刚好抵消，数值和为0。

这是因为正态分布对称轴在0点，两边各2.5%的尾部面积合起来是5%。查标准正态分布表，当累积概率97.5%时，对应的z值是1.96；而累积概率2.5%时，z值就是-1.96。用软件计算的话，输入0.025和0.975都会得到±1.96，这说明两边数值互为相反数。其实这就是概率密度函数对称性的体现，左边2.5%和右边2.5%的位置，刚好把中间95%的数据夹在中间。比如在金融风险控制里，用这两个分位数计算置信区间，正负1.96的标准差范围，正好覆盖95%的数据分布。