用EXCEL2007怎么生成正态分布数据

具体步骤如下：

1．首先打开Excel2007软件，在工作表中生成1－100个序列号。

2 然后在B2单元中输入ZHI公式“= RAND()”，并下拉填充公式，生成使用DAO机的概率P, 0<= P <=1(注意:为了不让P值再次变化，可以通过选择paste删除该公式)。

3．然后在c2单元格中输入公式“＝NORMINV（B2，6，1）”，并向下拉填充公式，得到均值为6，标准差为1的正态分布。

4．然后画一个序号和随机数的折线图。可以看出，随机数X的变化基本在6左右波动。

5．最后，组合公式＝NORMINV（RAND（），6，1），生成均值为6，标准差为1的正态分布随机数数据。

数据如何分布的，到底就是怎么分布，如果原本不是正态分布，就无法将其转化为正态分布，如果原本是正态分布，不用转换也是。

统计分析之前的必要程序就是先分析数据是否服从正态分布，服从了才进行统计分析。

正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布。

首先要告诉你，产生正态分布的函数是randn,

rand函数是产生0到1均与分布

下面是程序：

a

=

randn(10,10);

%%%%

产生你要的a

%%%%

以下三行是画个图给你看看是不是你要的正态分布

%%%%%

b

=

a(:);

a1=sort(b);

plot(a1,normpdf(a1,0,1),'r')

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

n

=

length(find(a>1))

%%%%%%

统计a中大于1的个数，你的题目不完整，自己修改数字吧

图就不贴了，自己运行程序吧

% 生成1e6个均值为1、方差为2的对数正态分布的随机数

N=1e6;

m = 1;

v = 2;

mu = log((m^2)/sqrt(v+m^2));

sigma = sqrt(log(v/(m^2)+1))

[M,V]= lognstat(mu,sigma)

X = lognrnd(mu,sigma,1,N);

很显然用minitab就可以解决了~

我个人是用这个软件的,快捷方便,各种统计图都可以做~

麻烦一点要多点几下的话

用excel:

引用别人的回答:

择菜单栏“工具”→“数据分析”（如果您没有找到“数据分析”选择项，可能您的Excel中尚未安装该功能模块。请选择“工具”→“加载宏…”，并安装“分析工具库”即可）。在“数据分析”菜单界面中，选择“随机数发生器”

里面有产生随机数一项,可以选择正态分布

不用加分,我做过,用来产生图像的高斯噪声,也就是你要的正态分布

1首先你的样本应该是有一定范围的吧,我假设它是从1-255

2根据你的方差和期望,把样本代进去,算出该样本出现的概率

3然后根据概率知识,你做一个累积概率

4接着你用随机数产生一个0-1之间的均匀分布

5看这个数落在哪个累积概率区间

6按你要的样本数重复4-5

代码这里我给个matlab程序你参考一下,很好懂的

function [dest] = GeneGauss(expectation,deviation,width,height)

dest=zeros(width,height);

pz=zeros(256);

tempConst1=1/(sqrt(2pi)deviation);

tempConst2=2deviationdeviation;

for i=1:256

pz(i)=tempConst1exp(-(i-1-expectation)^2/tempConst2);

end

f=zeros(256);

f(1)=pz(1);

for i=2:256

f(i) = f(i-1)+pz(i);

end

for i=1:width

for j=1:height

n=rand;

for k=1:256

if(n<f(k))

dest(i,j)=k-1;

break;

end

end

end

end

end

clear

x=0:1:45;

y=zeros(1,length(x));

for i=0:45

y(i+1)=normcdf(i+1,35,5)-normcdf(i,35,5);%即P(i<x<=i+1)=y(i+1)

end

figure(1)

plot(x,y,'or') %figure(1)为离散后的概率图

p=zeros(1,length(x));

for j=1:length(x)

p(j)=sum(y(1:j));

end

figure(2)

plot(x,p,'or')

%figure(2)为离散化后的积累分布函数图，即P(x<=j)=P(j)

%对于离散化后，x已经为离散型变量，不会有概率密度函数的！

%希望我的回答能帮助你！

如何用matlab标准正态分布图？

这个问题可以通过下列方法来实现：

1、用mu=745来表示均值，用sigma=1来表示标准差

2、创建自定义的正态分布函数，即

func=@(x)1/(sqrt(2pi)sigma)exp(-(x-mu)^2/(2sigma));

3、确定x的变化范围，如

x=-5:01:20;

4、计算对应于x的正态分布值，即

y=func(x);

5、使用plot函数绘制正态分布图，即

plot(x,y)

xlabel('x');ylabel('y(x)')

6、运行结果图

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