在处理正态分布数据时，求标准化随机变量是常见的操作。标准化是指将原始数据转换为均值为0，标准差为1的新变量。以下是具体的步骤：
1. 计算原始数据的均值（μ）：首先，你需要计算出原始数据的均值，即所有数据点的平均值。
2. 计算原始数据的标准差（σ）：接着，计算原始数据的标准差。标准差是衡量数据离散程度的指标。
3. 应用标准化公式：对于任意一个原始数据点 \( X \)，其对应的标准化随机变量 \( Z \) 可以通过以下公式计算：
\[
Z = \frac{X - \mu}{\sigma}
\]
其中，\( X \) 是原始数据点，\( \mu \) 是均值，\( \sigma \) 是标准差。
通过上述步骤，你可以将任何正态分布的数据点转换成标准正态分布的形式，这有助于进行进一步的统计分析和比较。
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