生成符合标准正态分布的数据可以通过以下两种常见方法实现，具体选择取决于使用场景和工具偏好：

一、使用Excel生成标准正态分布数据

使用NORM.INV函数

- 公式：`=NORM.INV（RAND（）, 0, 1）`

- 说明：`RAND（）`生成0到1之间的随机数，`NORM.INV（）`将其转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布数值。

- 操作步骤：在单元格输入公式后，拖动填充柄生成多个数据点。

使用Excel数据分析工具

- 通过“数据分析”工具包中的“直方图”功能，可生成标准正态分布的直方图，并叠加理论正态曲线进行验证。

二、使用Python生成标准正态分布数据

使用`numpy`库

- 公式：`np.random.normal（mean=0, std=1, size=1000）`

- 说明：`mean`为均值（默认0），`std`为标准差（默认1），`size`指定生成数据量（如1000个）。

- 示例代码：

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

生成数据

data = np.random.normal(mean=0, std=1, size=1000)

可视化

plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g')

plt.title('Standard Normal Distribution')

plt.xlabel('Value')

plt.ylabel('Probability Density')

plt.show()

```

三、注意事项

随机数生成器选择

- Java中的`Math.nextGaussian（）`生成均值为0、标准差为1的标准正态分布数据，但数值集中在0附近。

- 若需其他均值和标准差，需通过线性变换（如`a + b * nextGaussian（）`）调整。

数据验证

- 生成数据后，可通过计算均值、标准差、偏度和峰度，或绘制直方图与理论正态分布对比，验证数据是否符合标准正态分布。

以上方法可根据具体需求灵活选择，Excel适合快速生成小规模数据，而Python则更适合大规模数据处理和可视化。