“正态标准分”的版本间的差异
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| − | 对每一个名次x，寻找下一个名次值x1（因为有重名次的），都有（总参考人数 –名次x1）的学生排在他的后面； | + | 对每一个名次x，寻找下一个名次值x1（因为有重名次的），都有（总参考人数 –名次x1）的学生排在他的后面；<br /> |
| − | （举例：1000人参考，第100名有5个重名次，那么x1 = 105，总共有（1000-105 = 895）人在100名的后面。） | + | （举例：1000人参考，第100名有5个重名次，那么x1 = 105，总共有（1000-105 = 895）人在100名的后面。）<br /> |
| − | 因此名次百分比值 = 895 / 1000 = 0.895。 | + | 因此名次百分比值 = 895 / 1000 = 0.895。<br /> |
| − | 用该值反求符合（平均值为0，标准差为1的正态分布）的z值。（excel的 NORMSINV函数） | + | 用该值反求符合（平均值为0，标准差为1的正态分布）的z值。（excel的 NORMSINV函数）<br /> |
用z值代入 t = 100z + 500 | 用z值代入 t = 100z + 500 | ||
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| + | 由于百分比值的大小和总参考人数有关，只有参考人数超过3万人时，才可能出现 第一名会是900分，最后一名是100分。<br /><br /> | ||
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2023年3月17日 (五) 11:33的最后版本
正态标准分：
对每一个名次x，寻找下一个名次值x1（因为有重名次的），都有（总参考人数 –名次x1）的学生排在他的后面；
（举例：1000人参考，第100名有5个重名次，那么x1 = 105，总共有（1000-105 = 895）人在100名的后面。）
因此名次百分比值 = 895 / 1000 = 0.895。
用该值反求符合（平均值为0，标准差为1的正态分布）的z值。（excel的 NORMSINV函数）
用z值代入 t = 100z + 500
由于百分比值的大小和总参考人数有关，只有参考人数超过3万人时，才可能出现 第一名会是900分，最后一名是100分。
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