Evian, CFA2021-03-25 22:53:08

└(^o^)┘同学你好，感谢您耐心的等候！~    希望以下的解释可以解决你的困惑：

嗯嗯，了解，举一个例子，你看过最近的囧妈么？里面有俄罗斯套娃，一个套一个，在一套中，每一个套娃的团图案是一样的，但是比例是不一样的，这样才能一个套一个，那么工匠师傅制作的时候，要做几个构图呢？答案是：1个。为什么呢？因为制作一个三维立体模型构图后，这个相当于一个标准化的构图，发送给全俄罗斯做套娃的厂家，只要更改对应的比例，机器就可以做出不同大小，但是全是一样的套娃。

在数学中有一个叫做正态分布的数据呈现方式，同理，不同的情境中，例如身高，收益率，树木的树维，这些data数据获取之后，每一组虽然服从正态分布，但均值和标准差不一样，怎么办呢，可以标准化一下嘛，于是有了标准正太分布，其均值为0，方差为1，此时全球各地想研究正态分布的人就可以通过一张Standard normal distribution表进行查表（区间和概率一一对应的关系呈现）。

Standard normal distribution表进行查表上显示均值右边1.965倍标准差对应的左边的面积是97.5%，如果我获得了一组1000人中国人的身高样本（假设服从正态分布），计算均值（例如170cm）和方差(例如9CM），可以知道均值右边1.965倍标准差对应的左边的面积是97.5%，那么大概是1000人中的97.5%的人，他们的身高是在均值170cm+1.965*3cm这个数值以下的。

以上是正态分布的标准化↑解释

以下是置信区间的解释↓
对于任意服从正态分布的数据来说，他们构建置信区间的时候，无需标准化，以均值为中心，k倍标准差为左右长度，此时标准差可以不相同。

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