什么是正态分布

正态分布是一种概率分布，它是由几何学家关于18世纪发现的，以拉丁学家兼数学家兼Mechanic诺瓦尔·拉格朗日（简称“拉格朗日”）命名的，拉格朗日在1733年提出了这个概念，他是运筹学家，又受到统计学家和生物学家布洛赫的影响。正态分布指在平均值为**，数学期望为0，标准差为1的情况下，随机变量的分布。它也被称为高斯分布，随机变量为Ga（Zero），Ga･（sigma），正态分布也可以用来描述实际的参数的均值分布，比如男性的身高分布，均值为170cm，标准差为10cm，男性身高的分布可以用正态分布描述。（交易要认准**大站欧易，官网注册，APP下载）

正态分布概率密度函数是一种双项式函数，由e和π参数，形式为e（-z2/2）/（2π），其中z表示随机变量的分布在μ和z之间的距离；超过3倍标准偏差的值及其小于-3σ的值位于正态分布的曲线之外。正态分布的特征很多：

（1）均值μ，方差σ2和峰值f(μ)均相等；

（2）它的特征是有序结构；

（3）该曲线是对称的，μ处对称**；

（4）函数是**连续的，概率为一切可能取值；

（5）函数在-μ和 μ处的概率值相同；

（6）概率分布函数的值在μ处的**值称为峰值，它定义了整个分部署的概率**；

（7）正态分布可以通过调节均值μ和方差σ2来变化；

（8）它是广泛用于实际情况的概率分布。

正态分布有着更优雅的口感，它广泛用于推断性分析与统计抽样，把“不确定性”以流程图形式显示出来，并以概率值描述出来，从而让大量无序的实际数据有了**的规律性，这对于分析、预测和抽样等都具有重要的意义。