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2、相应的概率分布函数为,正态分布(),4,正态分布,正态分布密度曲线是单峰、对称的悬钟形曲线，对称轴为x=。在x=处达到极大，极大值。是非负函数，以x轴为渐近线，分布从-至+曲线在x=处各有一个拐点，即曲线在(-,-)和(+,+)区间上是下凸的，在-,+区间内是上凸的,5,正态分布,正态分布有两。

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此脚本生成一组正态分布值，平均值和标准偏差的特性，基于填写数值为基础计算输入。在概率统计中，标准偏差的统计分布是最为常见的。作为一个简单的定义，怎么摊开一组数据中的值的标准偏差的措施。如果数据点都是类似的，然后将标准偏差低（接近零）。如果数据点是高度可变的，然后是标准的变化（进一步从零）。标准偏差的定义公式的方差的平方根。

这表明它的均方根（RMS）的偏离平均。标准偏差始终是一个正数，总是作为原始数据相同的单位计量。如果数据的距离，以米为单位的测量尺寸，标准偏差也将被计算以米。正态分布（）又名高斯分布（），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。

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我可以这么理解吗：根据中心极限定理，在数据量极大的情况下，独立的随机变量的均值就是正态分布，所以这里是标准正态。如果数据量小的情况，那就不一定了。大多是教科书中只证明了Zn标准差为1，期望为0，随后就说Zn～N(0,1)，这样做引起了一种误解，让大家认为只要标准差为1，期望为0就是标准正态分布。实际上证明Zn～N(0,1)，是通过证明Zn=(X1+…+Xn)/(σ√n)的概率密度函数符合标准正态分的定义的形式来得到的。

标准差为1，期望为0的随机变量不一定服从标准正态分布。设随机变量X～uniform(-√3,√3)，E[X]=0，var(X)=1，X不服从标准正态分布。证明Zn为标准正态分布的具体过程如下：。

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