用python画正态分布曲线 如何将非正态分布数据转换为正态分布？

如何将非正态分布数据转换为正态分布？SPSS分析表明数据不符合正态分布。将非正态数据转换为正态分布数据可以采取以下步骤：首先将原始分数的频率转换为相对累积频率（百分等级），作为正态分布的概率，然后通过

如何将非正态分布数据转换为正态分布？

SPSS分析表明数据不符合正态分布。将非正态数据转换为正态分布数据可以采取以下步骤：首先将原始分数的频率转换为相对累积频率（百分等级），作为正态分布的概率，然后通过查找Z值将其转换为Z分数对应于正态分布表中概率值的项目目的。SPSS上的操作方法：工具栏转换排名情况，将左侧要规格化的变量拖动到右侧的“变量”框中，单击“排名类型”对话框，选择“正常分数”选项（共有四种计算方法，系统默认为bloom计算方法，可根据需要进行改进），单击“继续”，确定。

这样的数据如何将其转换为正态分布？

并非所有数据都是正态分布的。例如，计数数据有大量的零值，这可以用泊松分布来更好地描述。因此，将非正态分布数据转化为正态分布的方法并不普遍。这需要注意。在常用的转换应用程序中，有对数转换，可以通过取数据的对数来改进。另外，在线性模型中，box和Cox于1964年给出了box-Cox变换，将非正态分布数据转化为正态分布，并用极大似然法估计参数lambda。当lambda=0时，这是一个公共的日志转换。Box-Cox变换可以在R、SPSS和MATLAB中实现。此外，根据不同的数据情况，manly分别于1971年、1980年、1981年、2000年分别改进了box-Cox变换、John和draper变换、Bickel和doksum变换。