求助统计学大神~

……你自己稍微看看公式不就行了？

随便生成一组随机数，调整平均值到 0，比例缩放调整标准差到你的要求，再加上平均值

需要知道是什么类型的分布，然后从平均值和标准差算出分布的参数

听我的，就算你是随便编的数，也没有人知道

你先确定一个分布族，然后根据平均值和标准差（即二阶矩）估一下分布族的参数，然后根据分布族来产生数据不就得了。标准做法，有啥神不神的。

至于局限于使用 excel 公式，那是你自己找麻烦。

@NullErro
hhhhhhhhhhhhhhhhhh

代码给你
a = np.random.rand(N)
a = avg + (a - a.mean()) * (std / (a - a.mean()).std())

额……经常逆（ zao ）推（ jia ）数据。
确定随机分布类型，样本个数，标准差，均值；四个关键点就行了。像楼主这样默认正态分布就行了，真不难

@ipwx 本人小白，除了 excel 不会用其他软件啊，您说的这个分布族是用啥做的？

@green15 大哥，你用啥做的，样本数只有 8 个的话，反推的数据再次分析准确么？

@Findurway 随机分别不只有正态一种

import random
import numpy as np

# 假定你要搞的数据是
样本数 = 50
平均值 = 77.98
标准差 = 10.344

# 假定都是整数，另外有个取值范围
取值范围 = (0, 100)

# 随机一个看看
数据 = [random.randint(取值范围[0], 取值范围[1]) for i in range(样本数)]

# 准备一个函数判断随机结果对不对（回复会吞空格，缩进用下划线代替空格表示）
def 符合条件(数据, 平均值 = 平均值, 标准差 = 标准差):
____实际均值 = np.mean(数据)
____实际标准差 = np.std(数据)
____if 实际均值 == 平均值 and 实际标准差 == 标准差:
________return True
____else:
________return False

# 不断随机，直到数据符合条件
while not 符合条件(数据):
____数据 = [random.randint(取值范围[0], 取值范围[1]) for i in range(样本数)]


# 运气好的话，在天荒地老之前就可以得到符合条件的数据了！

先确定分布类型，然后按这个分布随机生成一组均值为 0 的数据，最后再根据需要的均值做偏移就行了

https://jingyan.baidu.com/article/ae97a646058af9bbfd461dbf.html
试试 minitab

@Findurway 看你领导要求，常用那几款统计软件都行，也可以外挂 excel 插件，不过简单的，用 minitab 就可以了。你这 8 个样本量太小，做抽样统计就无所谓准不准了→_→只能说一定程度满足分布。