正态分布是什么意思
正态分布，也称为高斯分布（Gaussian distribution），是一种连续概率分布，在统计学中非常重要，并且在自然界、社会科学以及工程领域有着广泛的应用。正态分布的概率密度函数呈钟形曲线，两头低而中间高，左右对称，其形状由两个参数决定：均值（μ）和标准差（σ）。均值表示数据集的中心位置，标准差决定了数据的离散程度。正态分布的一个重要特性是，其均值、中位数和众数都重合，反映了数据的对称性。
正态分布的数学表达式为：
$$f（x） = \\frac{1}{\\sigma \\sqrt{2\\pi}} e^{-\\frac{（x - \\mu）^2}{2\\sigma^2}}$$
其中，$f（x）$ 表示在点 $x$ 处的概率密度，$\\mu$ 是分布的均值，$\\sigma$ 是标准差。
标准正态分布是均值为0，标准差为1的正态分布，记作 $N（0,1）$。
正态分布在许多情况下可以近似地描述生产和科学实验中的随机变量，例如产品的强力、抗压强度、生物体的身长和体重、种子的重量、测量误差、弹着点偏差、年降水量以及理想气体分子的速度分量等。根据中心极限定理，如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果，那么这个量通常可以认为具有正态分布
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