一般的正态分布是指随机变量 x服从均值为μ, 标准差为 σ正态随机变量x~N(μ , σ²) 。这样的正态随机变量 x，都可以化为标准正态随机变量 t 只要作如下线性变换 t= (x-μ)/σ ,那么变量 t就变成均值为 0，标准差为 1的标准正态随机变量。这是因为线性变换不改变正态分布的"本性"；又可以使均值非零的一般正态变量均值归 0；还可使其标准差归 1化！给正态分布查表带来方便！验证上述结论只需对 t变换求出其均值和标准差即可：

E(t) =E[(x-μ)/σ]=[E(x)-nμ]/σ = (nμ-nμ)/σ = 0 ----- t 的均值

E[(t-0)²] = E(t²) = E[(x-μ)²/σ²] =σ²/σ² = 1

即随机变量 t变成了：t ~ N(0，1) 均值为 0，方差为 1的标准正态分布随机变量了！