非标准正态分布怎样变成标准正态分布，举个简单的例子。我一窍不通

非标准正态分布怎样变成标准正态分布，举个简单的例子。我一窍不通

如果X~N(μ,σ^2)，那么关于X的一个一次函数 (X-μ)/σ ，就一定是服从标准正态分布N(0,1)的
举个具体的例子，一个量X，服从正态分布，期望是10，方差是5^2（即X~N(10,5^2)）；那么对于X的线性函数(X-10)/5，它就是服从标准正态分布的（[(X-10)/5]~N(0,1)）

二次函数回归关系的非正态数据如何转换为正态分布，同时不改变自变量和因变量的这种二次函数回归关系的统计性？

比方说你现在有一个X~N(μ,σ^2)，你现在想化成一个标准正态分布，你只要对X进行一个变形就可以了，如下
设Y=(X-μ)/σ，那么这个Y就是服从标准正态分布的（Y~N(0,1)）
换句话说：
如果X~N(μ,σ^2)，那么关于X的一个一次函数 (X-μ)/σ ，就一定是服从标准正态分布N(0,1)的
举个具体的例子，一个量X，服从正态分布，期望是10，方差是5^2（即X~N(10,5^2)）；那么对于X的线性函数(X-10)/5，它就是服从标准正态分布的（[(X-10)/5]~N(0,1)）
这个结论是有定理支撑的，可以放心的用......

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