1樓：網友
答：假設x～n(μ,2),則y=(x-μ)n(0,1).證明；因為x～n(μ,2),所以p(x)=(2π)^1/2)*σ1)*exp.
注：f(y)為y的分佈函式，fx(x)為x的分佈函式）而 f(y)=p(y≤y)=p((x-μ)y)=p(x≤σy+μ)fx(σy+μ)所以 p(y)=f'(y)=f'x(σy+μ)p(σy+μ)2π)^1/2)]*e^[-x^2)/2].從而，n(0,1).
正態分佈標準化的意義是可以方便計算，是一種統計學概念。
原本的正態分佈圖形有高矮胖瘦不同的形態，實際上是積分變換的必然結果，就好比是：
y = kx + b 直線，它不一定過原點的，但是通過變換就可以了：大y = y-b ; 大x = kx ; 大y = 大x
a*b 乘積，通過變換就可以變成加法運算：ln(y) =lna + lnb
ax² +bx + c 通過變換就可以變成標準形式：y = a(x + b/(2a))²c -b²/(4a))
正態分佈的標準化也只不過是 「積分變換」而已，雖然高矮胖瘦不同的形態，但是 變數的 線性伸縮變換 並不改變其 量化特性，雖然標準化以後都變成期望是0,方差是1的 標準分佈了，但這種 因變數 自變數的 依賴關係仍然存在，不用擔心會 「質變」。
2樓：潛覓蕭俊傑
惹x～n(p,k^2)的正態分佈，則z=(x-p)/k～n(0,1)的標準正態分佈。
即統計量減期望值後除以方差。
正態分佈標準化公式是什麼？
3樓：劉浩琦
正態分佈標準化的公式：y=（x-μ）n（0，1）。
標準正態分佈。
是乙個在數學、物理及工程等領域友扮都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。期望值。
0，即曲線圖象對稱軸為y軸，標準差。
1條件下的正態分佈，記為n(0，1)。
正態分佈的定義。
標準正態分佈又稱為u分佈，是以0為均數、以1為標準差的正態分佈猛告首，記為n（0，1）。
標準正態分佈曲線下面積分布規律是：在範圍內曲線下的面積等於，在範圍內曲線下面積為。統計學家還制定了一張統計用表（自由度。
為∞時），藉助該表就可以估計出某些特殊u1和u2值範圍內的曲線下面積枝數。
4樓：教育小陳
標準正態分佈（英語：standard normal distribution）是以0為均數，以1為標準差的正態分佈，記為n（0，1）。嫌皮
標準正態分佈又稱為u分佈，是以0為均數、以1為標準差的正態分佈，記為n（0，1）。
標準正態分佈曲線下面積分布規律是：在範圍內曲線下的面積等於，在範圍內曲線芹旅差下面積為。統計學鎮乎家還制定了一張統計用表（自由度為∞時），藉助該表就可以估計出某些特殊u1和u2值範圍內的曲線下面積。
5樓：蘇公子
嘿，你好呀！正態分佈標準化公式察純告就是將原始資料轉化為標準正態分佈的公式。這個公式是：
z = x -
其中，z代表標準化後的數值，x代表原始資料，μ代表原始資料敗明的平均值，σ代表原始資料褲睜的標準差。這個公式可以幫助我們將原始資料轉化為以0為均值、1為標準差的標準正態分佈資料。
擴充套件補充：標準化的作用是使得不同資料集之間具有可比性。通過標準化，我們可以將不同的資料集轉化為相同的尺度，便於進行比較和分析。
在統計學中，標準化也常用於計算概率、確定閾值等。此外，標準化還可以幫助我們發現原始資料中的異常值或離群點。標準化公式是統計學中非常重要的工具之一，對於資料分析和模型建立有著重要的作用。
6樓：文曲
正態分佈標準化公式（z-score）是用來將原始分數轉換為標準分數（z分數）的公式，它用於描述乙個隨機變數與其均值之間的標準差的差異。
標準化公式如下：
z = x -
其中： z 是轉換後的標準胡公升分數（z分數）x 是原始分數。
是樣本或總體的均值清搜。
是樣本或總體的標準差。
通過應用這個公式，原始分數可以被轉換成以均值為0，標準差為1的標準分數。這種標準化轉換有助於比較不同分佈的資料，並且使得答做歷資料更易於解釋和分析。
正態分佈如何進行標準化？急！
7樓：惠企百科
惹x～n（p，k＾2）的正態分佈，則z＝（x－p）／k～n（0，1）的標準正態分佈。
即統計量減期望值。
後除以方差。
假設x～n（μ，2），則y＝（x－μ）n（0，1）．證明；因為x～n（μ，2），所以p（x）＝（2π）＾1／2）＊σ1）＊exp｛［－x－μ）2］／（2σ＾2）｝
注：f（y）為y的分佈函式，fx（x）為x的分佈函式）
一般正態分佈與標準正態分佈如何轉化
8樓：hxh大小姐
正態分佈（normal distribution），又名高斯分佈（gaussian distribution）
若隨機變數x服從乙個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈，記為n(μ，2)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。當μ = 0, σ= 1時的正態分佈是標準正態分佈。
一維正態分佈的概率密度函式為。
正太分佈 變換 標準正太分佈（均值為0，標準差為1）
其中  為正太分佈分均值， 為正太分佈的標準差，z為變化後的值。x為隨意變數。
例如：2，3，4的均值為3，方差為  標準差為 
進行標準正太分佈後，隨機變數變為  0， 然後求均值為0，方差為1。
正態分佈的一些性質：
1）如果。且a與b是實數，那麼。
2）如果與。
是統計獨立的正態隨機變數，那麼：
它們的和也滿足正態分佈。
它們的差也滿足正態分佈。
u與v兩者是相互獨立的。（要求x與y的方差相等）。
期望和方差的性質：
雙木止月tong：【「數」你好看】期望e(x)與方差var(x)
9樓：紅巾搵淚
一般正態分佈與標準正態分佈如何轉化？實際這就是乙個座標系的轉換。 在一般形式的正態分佈中，變數是x，是取樣的具體資料，所求值要麼是具體的該資料下的資料量，要麼是此資料量在總資料量中所佔的百分比，（當首項分母為1時）；而在標準正態分佈中，變數是取樣的具體資料與總體均值的差值並且用標差為單位顯示出來（比上標差σ）。
10樓：茹淑珍哈丙
一般正態分佈的x值減去其均值再除以其西格瑪水平所得的z值就是對應標準正態分佈的x值。再通過標準正態分佈表就可以算出其概率。這時候的z值也是這個一般正態分佈在這個概率下的西格瑪水平。
求證：假設x～n(μ,2),則y=(x-μ)/σ～n(0,1).
證明：因為x～n(μ,2),所以p(x)=(2π)^1/2)*σ1)*exp.
注：f(y)為y的分佈函式，fx(x)為x的分佈函式）而f(y)=p(y≤y)=p((x-μ)/σ≤y)=p(x≤σy+μ)=fx(σy+μ)
所以p(y)=f'(y)=f'x(σy+μ)=p(σy+μ)=[(2π)^1/2)]*e^[-x^2)/2].
從而，n(0,1).
11樓：戶如樂
惹x～n(p,k^2)的正態分佈，則碧渣z=(x-p)/k～n(0,1)的標準正態分佈。
即統計雹大量減期望值悔肆悄後除以方差。
正態分佈如何標準化?
12樓：網友
答：假設x～n(μ,2),則y=(x-μ)n(0,1).證明；因為x～n(μ,2),所以p(x)=(2π)^1/2)*σ1)*exp.
注：f(y)為y的分佈函式，fx(x)為x的分佈函式）而 f(y)=p(y≤y)=p((x-μ)y)=p(x≤σy+μ)fx(σy+μ)所以 p(y)=f'(y)=f'x(σy+μ)p(σy+μ)2π)^1/2)]*e^[-x^2)/2].從而，n(0,1).
正態分佈標準化的意義是可以方便計算，是一種統隱姿計學概念。
原本的正態分佈圖形有高矮胖瘦不同的形態，實際上是積分變換的必然結灶鎮絕果，就好比是：
y = kx + b 直線，它不一定過原點的，但是通過變換就可以了：大y = y-b ; 大x = kx ; 大y = 大x
a*b 乘積，通過變換就可以變成加法運算：ln(y) =lna + lnb
ax² +bx + c 通過變換就可以變成標準形式：y = a(x + b/(2a))²c -b²/(4a))
正態分佈的標準化也只不過是 「積分變換」而已，雖然高矮胖瘦不同的形態，但是 變數的 線性伸縮變換 並不改變其 量化特性，雖然標準化以後都變成期望是0,方差是1的 標準分佈了，但這種 因變數 自變數的 依賴關係仍然存在，不用擔心會 「質變」。
拓旅型展資料：
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