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服从正态分布的条件是什么?
1、如果非标准正态分布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)。
2、你应该记得引入正态分布的实验是一个个小球往下滚碰到钉子的，这个实验之所以说是近似服从正态分布就是因为碰到每个钉子后的结果都可以看做微小分布，所以大量微小因素的影响形成累积，从而导致结果服从正态分布。
3、两个随机变量X和Y都服从标准正态分布，但它们的和不一定服从正态分布，即X+Y不一定服从正态分布。因为X和Y不是相互独立的。倘若X和Y相互独立或者X和Y的联合分布为正态分布，则可以推出X+Y服从正态分布。
4、所以正态分布记作N(μ，σ^2 )。遵从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近的值的概率大 ，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。
5、/σ ，就一定是服从标准正态分布N(0，1)。举个具体的例子，一个量X，是非标准正态分布，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Y=(X-10)/5，Y就是服从标准正态分布的Y~N(0，1)。
6、即频率的总和为100%。关于μ对称，并在μ处取最大值，在正（负）无穷远处取值为0，在μ±σ处有拐点，形状呈现中间高两边低，正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。
正态性检验的前提是什么?
正态性检验的基本步骤如下：分析问题 在实际研究中，正态性是很多研究方法在进行分析时需要满足的前提条件。常见的比如方差分析、T检验、相关分析、回归分析等等，这些分析方法使用的前提假定就是需要数据满足正态分布。
满足统计假设： 多变量方差分析需要依赖正态分布假设，正态性检验有助于验证此前提条件。正态性检验方法：直方图和正态概率图（QQ图）： 观察数据的分布情况，直方图和QQ图能够直观地展示数据是否近似于正态分布。
数据服从正态分布是很多分析方法的前提条件，在进行方差分析、回归分析等分析前，首先要对数据的正态性进行分析，确保方法选择正确。如果不满足正态性特质，则需要考虑使用其他方法或对数据进行处理。
选用的检验方法必须符合其适用条件（注意：t检验的前提：来自正态分布总体随机样本均数比较时，要求俩总体方差相等，即具有方差齐性）。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。
为什么绩效考核评分要成正态分布
1、A 正态分布是为了区分绩效优秀与绩效不好的员工，根据80/20管理定律，20%的优秀员工创造了企业80%的业绩。 实施绩效考核未必一定要执行强制分布法。
2、但在企业刚实行绩效考核前两三年内，强制正态分布却是促进各级管理者提升管理水平的有效手段。
3、viviangemini：为什么绩效考核评分要成正态分布？实施绩效考核是否一定需要强制分布？雯 筠：正态分布是为了区分绩效优秀与绩效不好的员工，根据80/20管理定律，20%的优秀员工创造了企业80%的业绩。
4、被分到一个课题讲经理人的基本技能之绩效管理。回忆这么多年给下属打分，都没遇到过什么大问题，最大的麻烦在于公司强行要求给多个下属打的分要成正态分布。
5、在一个坐标系中，横坐标表示成绩，纵坐标表示人数，那么学生的成绩在这个坐标系中，形成的曲线形状是一个山峰状，中间高两边低，两边大体对称。
6、而正态分布中，大多数出于中间状态，努努力会挤进最好的区域，正是因为这样，大部分企业中的绩效考核采用正态分布，激励大家努力向前挤。
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