一般正态分布的标准化有何意义？

正态分布标准化的意义是可以方便计算，是一种统计学概念。

原本的正态分布图形有高矮胖瘦不同的形态,实际上是积分变换的必然结果,就好比是：
1.y = kx + b 直线,它不一定过原点的,但是通过变换就可以了：
大Y = y-b ; 大X = kx ; ===> 大Y = 大X
2.y = a*b 乘积,通过变换就可以变成加法运算：Ln(y) = Lna + Lnb
3.y = ax² + bx + c 通过变换就可以变成标准形式：y = a(x + b/(2a))² + (c -b²/(4a))
正态分布的标准化也只不过是 “积分变换”而已,虽然高矮胖瘦不同的形态,但是 变量的 线性伸缩变换 并不改变其 量化特性,虽然标准化以后都变成期望是0,方差是1的 标准分布了,但这种 因变量 自变量的 依赖关系仍然存在,不用担心会 “质变”。

查了一个网页，但复制不了，你去看看吧。http://kaoyan.eol.cn/shuxue_3976/20061031/t20061031_202669.shtml