正态分布标准转化公式 正态分布函数标准化？

正态分布函数标准化？

假设x~n（μ，σ^2），那么y=（x-μ）/σ~n（0，1）。证明了由于x~n（μ，σ^2），P（x）=（2π）^（-1/2）*σ^（-1）*exp{[-（x-μ）^2]/（2σ^2）}。（注：F（y）是y的分布函数，FX（x）是x的分布函数），F（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）。正态分布标准化的意义在于它易于计算，是一个统计概念。

2. Y=a*B乘积可以通过变换转换成加法运算：ln（Y）=LNA LNB

3。Y=ax2bxc可以通过变换转换成标准形式：Y=a（xb/（2a））2（C-b2/（4a））

正态分布的标准化只是“积分变换”。虽然高、短、胖、瘦的形状不同，但变量的线性展开变换并没有改变其形状，虽然经过标准化后，数量特征变成了期望值为0、方差为1的标准分布，但因变量和自变量的依赖性仍然存在，所以不必担心“质变”。

急，我的数据不符合正态分布，请问一下可采用哪种方法，公式或软件进行标准化？

这个。

..数据本身的结构决定了它是否符合正态分布的特征。它不是由软件或公式决定的。如果必须获得该特性，则必须有选择性地选取数据。用MATLAB试试看。

正态分布标准转化公式 高中正态分布三个公式 正态分布的标准化过程

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