正態(tài)分布如何進行標準化？如果x~n（P，K^2）是正態(tài)分布，那么z=（x-P）/K~n（0,1）是標準正態(tài)分布。]，即統(tǒng)計值減去期望值除以方差。~。..數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)決定了它是否符合正態(tài)分布的特征。它

正態(tài)分布如何進行標準化？

如果x~n（P，K^2）是正態(tài)分布，那么z=（x-P）/K~n（0,1）是標準正態(tài)分布。

]，即統(tǒng)計值減去期望值除以方差。

~。

..數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)決定了它是否符合正態(tài)分布的特征。它不是由軟件或公式?jīng)Q定的。如果必須獲得該特性，則必須有選擇性地選取數(shù)據(jù)。用MATLAB試試看。

急，我的數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，請問一下可采用哪種方法，公式或軟件進行標準化？

假設(shè)x~n（μ，σ^2），那么y=（x-μ）/σ~n（0，1）。證明了由于x~n（μ，σ^2），P（x）=（2π）^（-1/2）*σ^（-1）*exp{[-（x-μ）^2]/（2σ^2）}。（注：F（y）是y的分布函數(shù)，F(xiàn)X（x）是x的分布函數(shù)），F(xiàn)（y）=P（y≤y）=P（（x-μ）/σ≤y）=P（x≤σyμ）=FX（σyμ），所以P（y）=F“（y）=F”x（σyμ）*σ=P（σyμ）μ），因此n（0,1）。正態(tài)分布標準化的意義在于它易于計算，是一個統(tǒng)計概念。

2. Y=a*B乘積可以通過變換轉(zhuǎn)換成加法運算：ln（Y）=LNA LNB

3。Y=ax2bxc可以通過變換轉(zhuǎn)換成標準形式：Y=a（xb/（2a））2（C-b2/（4a））

正態(tài)分布的標準化只是“積分變換”。雖然高、短、胖、瘦的形狀不同，但變量的線性展開變換并沒有改變其形狀，雖然經(jīng)過標準化后，數(shù)量特征變成了期望值為0、方差為1的標準分布，但因變量和自變量的依賴性仍然存在，所以不必擔心“質(zhì)變”。

正態(tài)分布函數(shù)標準化？

有一個正態(tài)函數(shù)，你可以計算繪圖數(shù)據(jù)：

有三點要注意：

正態(tài)分布，最后一個參數(shù)是假累積概率，最后一個參數(shù)是真的

]設(shè)置次坐標很好

]最后，這個圖的數(shù)據(jù)需要排序，最好是升序排序后再畫。

如何在excel中弄一條標準正態(tài)分布曲線出來，不是用數(shù)據(jù)做，是直接畫一條出來？

標準化值也稱為Z分數(shù)。在正態(tài)分布模型中，某個值與中值或平均值之間存在多個標準差。公式為Z-分數(shù)=（x-μ）/σ。X是要計算的目標值，μ是平均值，σ是模型的標準差。Excel中有一個直接公式“=標準化（x，均值，標準差）”。平均值為“=平均值（x1，X2…）”，標準值為“=標準偏差（x1，X2…）”