什么是正态分布？
正态分布，也喊高斯分布，是一种统计学中常见的概率密度函数，其曲线形如一个钟形，因此又被称为钟形曲线。正态分布经常被用来描述大量相似但又不完全相同的独立随机变量之间的分布法则。它具有以下特征：其均值、中位数、众数均相同，曲线左右对称，称心68-95-99.7法则，即在平均值四周的一定领域内，约有68%的数据分布在这个领域内；在平均值±2个准则差的领域内，数据覆盖率达到95%左右；在平均值±3个准则差的领域内，数据覆盖率超过99%。正态分布在统计学和自然科学中都有着广泛的使用，经常被用于数据的建模和推测。
什么是正态分布？
正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由棣莫弗（Abraham de Moivre）在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。
什么是正态分布？
正态分布是一种概率分布。
正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ2 )。
正态分布是什么？
正态分布是一种在统计学上非经常见的概率分布。其实就是“钟形曲线”，在中心值处向两端逐渐平滑地递减。正态分布有一个非常重要的性质，即均值、中位数和众数都相等。在自然界和社会现象中，很多现象都符合正态分布，例如人们的身高、体重、智力、考试成果、收进等等，所以正态分布被广泛使用于科学研究、经济学和金融学等领域。
在实际使用中，正态分布可以扶助我们估量该事件发生的概率，推测未来数据的转变趋势，从而更好地进行决策和规划。
正态分布是概率统计中最为常见的一种分布模型，也被称为高斯分布或钟形曲线。正态分布的特征是模型显现出一个对称的钟形曲线，均值与中位数相等，而且在均值处有一个峰值。正态分布的概率密度函数是一个准则的公式，由输进均值和准则差来描述曲线。正态分布的使用十分广泛，包括自然科学、社会科学以及金融领域等。
例如，在生物学和医学中，正态分布可以用来描述人口的身高、体重、血压等；在市场分析和投资决策中，正态分布可以用来分析股票市场的转变和趋势，以及推测未来的市场走势。所以，正态分布是统计学中非常重要而又常用的一种概率分布，可以扶助我们更好地理解和阐明自然现象和社会现象，同时也具有广泛的使用前景。