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正态分布（noraldistribution），也被称为高斯分布（gasiandistribution），是一种常见的概率分布，用来描述连续型随机变量的分布规律。
它以钟形曲线为特点，是统计学中最重要的分布之一。
正态分布是统计学中最重要的连续概率分布之一，它的应用广泛，涵盖了从自然现象到社会现象的数据建模。
以下从定义、公式、性质和应用四个方面来详细解释正态分布。
1正态分布的定义
正态分布描述了一种数据分布模式，其特点是数据在均值附近集中，距离均值越远，概率越低，呈钟形对称分布。
正态分布的性质
（1）对称性
正态分布是以均值为中心对称的。
均值（an）、中位数（dian）和众数（ode）都相等。
（2）标准正态分布
当均值、标准差时，称为标准正态分布
（3）数据分布规律
正态分布中的数据分布遵循68-95-997规则：
（4）独立性与加性
如果多个独立变量分别服从正态分布，其线性组合也服从正态分布。
（5）极大熵性质
正态分布是均值和方差已知的情况下熵最大的分布，因此它是最“随机”
的。
3正态分布的应用
（1）假设检验
许多统计学方法（如t检验、z检验）假设数据服从正态分布，从而进行参数估计和显着性检验。
（2）数据建模
正态分布经常用于建模自然现象和社会现象：
?自然现象：如人的身高、体重，或者物理实验中的测量误差。
?社会现象：如考试成绩分布、股票价格波动。
（3）机器学习
正态分布用于特征工程、降维和模型假设。
例如：
?数据标准化（标准正态化）：提高算法的收敛速度和性能。
?高斯混合模型（g）：用于聚类和密度估计。
（4）质量管理
在工业中，通过正态分布分析产品质量控制，判断制造误差是否在允许范围内。
（5）金融分析
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