非标准正态分布怎样变成标准正态分布,举个简单的例子.我一窍不通

来源:学生作业帮助网 编辑:六六作业网 时间:2024/05/10 12:29:17
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非标准正态分布怎样变成标准正态分布,举个简单的例子.我一窍不通
如果X~N(μ,σ^2),那么关于X的一个一次函数 (X-μ)/σ ,就一定是服从标准正态分布N(0,1)的
举个具体的例子,一个量X,服从正态分布,期望是10,方差是5^2(即X~N(10,5^2));那么对于X的线性函数(X-10)/5,它就是服从标准正态分布的([(X-10)/5]~N(0,1))

比方说你现在有一个X~N(μ,σ^2),你现在想化成一个标准正态分布,你只要对X进行一个变形就可以了,如下
设Y=(X-μ)/σ,那么这个Y就是服从标准正态分布的(Y~N(0,1))
换句话说:
如果X~N(μ,σ^2),那么关于X的一个一次函数 (X-μ)/σ ,就一定是服从标准正态分布N(0,1)的
举个具体的例子,一个量X,服从正态分布,期望是10,方差是5^...

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比方说你现在有一个X~N(μ,σ^2),你现在想化成一个标准正态分布,你只要对X进行一个变形就可以了,如下
设Y=(X-μ)/σ,那么这个Y就是服从标准正态分布的(Y~N(0,1))
换句话说:
如果X~N(μ,σ^2),那么关于X的一个一次函数 (X-μ)/σ ,就一定是服从标准正态分布N(0,1)的
举个具体的例子,一个量X,服从正态分布,期望是10,方差是5^2(即X~N(10,5^2));那么对于X的线性函数(X-10)/5,它就是服从标准正态分布的([(X-10)/5]~N(0,1))
这个结论是有定理支撑的,可以放心的用......

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标准化后都变成期望是0,方差是1的分布了,这样岂不是不是原来的分布了吗一. 既然已经领会; 正态分布标准化可以方便计算这个就容易解释了:原本的正

二次函数回归关系的非正态数据如何转换为正态分布,同时不改变自变量和因变量的这种二次函数回归关系的统计性?