一般正态分布怎么转化成标准正态分布？
正态分布是由两个参数μ muμ与σ sigmaσ确定的。对于任意一个服从N ( μ , σ 2 ) N(mu, sigma^2)N(μ,σ2)分布的随机变量X XX，经过下面的变换以后都可以转化为μ = 0 , σ = 1 mu=0, sigma=1μ=0,σ=1的标准正态分布(standard normal distribution)。转换公式为:z = X ? μ σ z = frac{X-mu}{sigma}z=σX?μ?。然后再进行证明和应用即可。
μ和σ代表什么？
μ和σ是统计学中常用的符号，代表正态分布（也称为高斯分布）的两个参数。
μ代表正态分布的均值，表示数据集的中心位置。它决定了分布的对称性和位置。
σ代表正态分布的标准差，表示数据集的离散程度或波动性。它决定了分布的宽度和形状。
正态分布是一种常见的概率分布，具有钟形曲线的特征。在许多自然和社会现象中，都可以使用正态分布来描述数据的分布情况。
标准正态分布Φ（x）公式
标准正态分布Φ（x）公式是Φ（x）=1–Φ（-x）。标准正态分布是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。
标准正态分布又称为u分布，是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。标准正态分布曲线下面积分布规律是：在-1。96～+1。96范围内曲线下的面积等于0。9500，在-2。58～+2。58范围内曲线下面积为0。9900。
正态分布标准转化公式
正态分布标准转化公式：F(x)=Φ[(x-μ)/σ]，标准正态分布是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。
期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是位置参数均数为0，尺度参数：标准差为1的正态分布。
标准正态分布函数公式
标准正态分布（英语：standardnormaldistribution，德语Standardnormalverteilung），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。
期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。
因为X～N(μ,σ^2),?Y=(X-μ)/σ，所以P(x)=(2π)^(-1/2)*σ^(-1)*exp{[-(x-μ)^2]/(2σ^2)}。
其中?F(y)为Y的分布函数，F?(x)为X的分布函数。?而?F(y)=P(Y≤y)=P((X-μ)/σ≤y)=P(X≤σy+μ)=Fx(σy+μ)所以?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)*σ=P(σy+μ)*σ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)*σ=P(σy+μ)*σ
标准正态分布公式
标准正态分布公式：
标准正态分布，是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。
标准正态分布曲线下面积分布规律是：在-1.96～+1.96范围内曲线下的面积等于0.9500，在-2.58～+2.58范围内曲线下面积为0.9900。统计学家还制定了一张统计用表（自由度为∞时），借助该表就可以估计出某些特殊u1和u2值范围内的曲线下面积。
我用正态分布公式在EXCEL中用规划求解拟合了一组数据，为什么结果大的数据反而小了，小的数据反而大了？
- a,b为原始数据，c为用正态分布公式对为C为Y,a为x用规划求解拟合出来的C组数据，结果为什么不符合正态分布。这个是公式！问题补充：
- IHOP8oy90u问
