我真的不明白为什么会这样有效,但在调查之后我想我已经弄明白了 . 样本点的均值为0,标准差为1;这意味着原始样本也是它自己的z分数(https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_score) . 引用维基百科"The absolute value of z represents the distance between the raw score and the population mean in units of the standard deviation" . 公式为z =(x-mean)/ stdev,因此默认值为z = x . 如果我们想保留样本的z分数但是改变平均值和stdev我们会做什么?
z * stdev mean = x',其中z = x,x'表示具有所需平均值和标准偏差的分布中的样本 .
1 回答
简短的回答是
例如,这里给出了答案:http://www.javamex.com/tutorials/random_numbers/gaussian_distribution_2.shtml
我真的不明白为什么会这样有效,但在调查之后我想我已经弄明白了 . 样本点的均值为0,标准差为1;这意味着原始样本也是它自己的z分数(https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_score) . 引用维基百科"The absolute value of z represents the distance between the raw score and the population mean in units of the standard deviation" . 公式为z =(x-mean)/ stdev,因此默认值为z = x . 如果我们想保留样本的z分数但是改变平均值和stdev我们会做什么?
z * stdev mean = x',其中z = x,x'表示具有所需平均值和标准偏差的分布中的样本 .