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σ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σ是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ )。

μ代表在整体图像的位置，在左边还是在右边.

σ越小越瘦高，越大越矮胖。越小数据越集中，越大数据越分散。

正态分布的应用

生活、生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。

正态分布特点

μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

标准差如何来？

• 方差

是在概率论和统计方差衡量一组数据时离散程度的度量

其中M为平均值，n为数据总个数，σ 为标准差，σ ^2​可以理解一个整体为方差

标准差与方差的意义

可以理解成数据的一个离散程度的衡量