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正態分布(Normaldistribution 如何將正態分布標準化)

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X～N(p,k^2)的正態分布 ， 則Z=(X-p)/k～N(0,1)標準的正態分布 ， 即統計量減期望值后除于方差 。
正態分布（Normaldistribution） ， 又稱“常態化遍布” ， 別名高斯遍布（Gaussiandistribution） ， 最開始由棣莫弗（AbrahamdeMoivre）在求二項分布的漸行公式計算中獲得 。C.F.高斯在分析數據誤差時從另一個視角導出來了它 。P.S.拉普拉斯和高斯探討了它特性 。是一個在數學、物理學及工程等行業都非常重要的概率分布函數 ， 在應用統計學的諸多方面有著重要影響力 。
正態曲線呈鐘型 ， 兩邊低 ， 正中間高 ， 左右對稱以其曲線圖呈鐘形 ， 所以人們又常常稱作鐘形曲線 。
【正態分布(Normaldistribution 如何將正態分布標準化)】若隨機變量X聽從一個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分布 ， 記作N(μ ， σ^2) 。其概率密度函數為正態分布的期望值μ取決于其部位 ， 其標準偏差σ取決于遍布幅度 。當μ=0,σ=1后的正態分布是標準正態分布 。