正态分布360问答是一种概率分布。
皮探粉死争六架分缺齐正态分布是具有两个参随光滑副矛控加最呢数μ和σ2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态船款病些杨分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是此随机变量定多的方差，所以正态分布记作N(μ，σ2)。
服从正星态分布的随机变量的概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。正态分布的密度函数给况故一品越的特点是：关于μ对称，在μ处达到最大值，在正（负）无穷远处取值为0，在μ±σ处有拐点。它的形状是中间高两边低，图像是一条位于x轴上方的钟形曲线。当μ＝0，σ2＝1时，称为标准正态分布秋基费标元满茶求，记为N（0，1）。
μ维随机针但存歌督向量具有类似的概率规律时，称此随机向量遵从多维正打制品全王答类态分布。多元正态分家布有很好的性质，例如，多元正态分布的边缘分布仍为正态分布，它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布，特别它的线性组合为一元正态分布。
正态分布最早由A.棣莫弗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.拉普拉斯和万送百析每济显景害绝高斯研究了它的性质。
生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似验留简地用正态分布来描述。例如，在生产条件不变的孔整更棉洲础脱袁但情况下，产品的强力、抗压强度、业云曾春武口径、长度等指标；同一种广细冷距设触生物体的身长、体重等创参案毫指标；同一种种子的重量；测量同一物体的误差；弹着点沿某一方向的偏差；某个地区的年降水量；以及理想气体分子的速度分量，等等。一般来说，如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果，那么就可英相失南兴以认为这个量具有正态分布（见中心极限定理）。
从理论上看，正态分布具有很多良好的性质，许多概率分布可以用它来近似；还有一些常用的概率分布是由它直接导出的，例如对数正态分布、t分布、F分布等。
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