标准正态分数
正态化标准分数亦称“常态化标准分数”。当所测的特质事实上呈正态分布，但由于取样误差而使所得分布稍有偏倚时，用正态分布表作概率转换，使之成为正态分布后所得的标准分数
正态化，意义
意义:正态化标准分数亦称“常态化标准分数”。当所测的特质事实上呈正态分布，但由于取样误差而使所得分布稍有偏倚时，用正态分布表作概率转换，使之成为正态分布后所得的标准分数。
具体的推导步骤是：（1）对原始分数分组；（2） 求各组频数的累积概率；（3）从正态分布表中查出每个累积概率的 z分数。最常用的一种正态化标准分数，称 T分数，用公式 T=50+10z计算。
什么是正态
正态分布
知识点讲解如下
若随机变量服从一个数学期望为、方差为的正态分布，记为。其概率密度函数为正态分布的期望值决定了其位置，其标准差决定了分布的幅度。当,时的正态分布是标准正态分布。
希望可以帮到大家 谢谢！
minitab如何把非正态数据转为正态数据？谢谢
要将非正态数据转换为正态数据，可以尝试以下几种方法：
1. 对数转换：对数据进行对数变换，可以将右偏或左偏的数据分布转化为接近正态分布。
2. 幂函数转换：采用幂函数（如平方根、立方根等）对数据进行变换，尝试将非正态分布的数据转化为正态分布。
3. 排序值转换：将数据按照从小到大排序，并转换为对应的标准正态分布的Z值。
4. Box-Cox转换：使用Box-Cox变换可以对数据进行幂函数类型的转换，以使数据更接近正态分布。
5. 非参数方法：使用非参数统计方法，如秩次转换（rank transformation），通过将数据转换为其对应的秩次值，可以使数据分布更接近正态分布。
在Minitab软件中，大部分数据转换方法可以通过数据变换功能实现。可以打开Minitab软件并导入数据，然后选择“数据”-“数据变换”-“自定义”菜单，根据具体的转换方法进行设置和操作。
需要注意的是，转换数据可能会改变数据的解释和分析结果，因此在进行数据转换之前应仔细考虑数据的特点和目标分析的需求，并咨询统计学专业人士的意见。
正态值的含义
正态分布具有两
μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位
正态的傅里叶变换
正弦函数傅里叶变换后,得到的是该正弦函数代表信号的幅值和频率.
正态图正效应和负效应
对于一个客户来说，我们可观测到的是 客户买或者不买商品。但购物能给消费者带来两种相反的效应。这是我们不可观测的。
正效应：满足客户的需求 等。
负效应：花费金钱 等。
如果正效应大于负效应，则购买者会购买，否则就不会购买。
这里假设 正效应 和 负效应 是拥有服从正态分布的随机变量的线性回归模型。正效应和负效应存在一种竞争的关系，正效应和负效应的差大于 0 就说明要购买。反之，则不购买。而且二者的差依然服从正态分布。因此通过 两个线性回归模型 和 一个非线性变化 就巧妙的将不可观测到的和可观测到的联系在一起。这在学术上称之为窗口效应。
正态pp图是什么
正态 P-P 图（normal probability plot，又称正态量纲图）是一种常用于验证数据是否符合正态分布的统计图表方式。该图是一种散点图，其中数据被按顺序排列，并绘制在垂直于 y 轴的水平线上。点的水平位置代表该数据在正态分布中的百分位数，而点的垂直位置则代表该数据的实际值。
如果数据符合正态分布，那么在正态 P-P 图中，点的分布应该近似于一条斜率为1的直线。如果数据不符合正态分布，那么在图中将会出现明显的偏离直线的点，这表明数据的分布与正态分布存在差异。正态 P-P 图可以帮助检测数据是否满足正态分布的假设，这对于许多统计分析和建模应用非常重要。
r变为正态的方法
正态转换方法：
当发现数据不是正态时，我们通常有两种考虑，
1.对其进行转换；
2.考虑该组数据是否符合其他分布，如泊松分布、二项分布、伽马分布等。
通常，其转为正态的方法有以下几种：
1.log转换，可用函数In()，log2(),log10()，一般适合右偏态的数据；
2.开根号或平方或立方或更高次的转换，此类转换需要慎重，需考虑变换后的意义，如果没有必要，需避免此类操作。你也不知道如何去解释脂肪含量与摄入花生数立方的关系，不是吗；
3.Box-Cox转换 (参考R语言实战)，R代码为：
install.packages(“car”)
library(car)
a<-data1[,1]
summary(powerTransform(a))
其Est.power值即为所要对原数据所做的处理
4.spss中的“blom”函数，此处不做详细解释
直方图分布的正态性
直方图图中组距足够小容量足够大直方图将会趋近于正态分布。
