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标准正态分布均值是为什么是0标准差为什么是1
这是标准正态分布的定义：即把均值为0、标准差为1的正态分布定义为标准正态分布。
任何一个均值μ≠0、标准差σ≠1的正态分布随机变量x，都可以通过变换：t=(x-μ)/σ 将x变成标准正态随机变量t 。
标准正态分布 均值是为什么是0标准差为什么是1？
一般的正态分布X ~ N(μ，σ^2)
其概率密度函数为：f(x) = e^[-(x - μ)^2/(2σ^2)] / [√(2π)σ]
引入标准正态变量Z：z = (x - μ) / σ
可以算出 z的平均值为0、标准差为1：
z的平均值 ＝ E(Z) = E(X- μ)/σ = (E(X)-μ)/σ = (μ-μ)/σ = 0
z的标准差 ＝ E[(Z-E(Z))^2] = E[(X-μ)^2/σ^2]=σ^2/σ^2 = 1
因此标准正态变量的平均值是为0、标准差为1，记作：Z ~ N(0，1)
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