检查正态分布

正态分布是统计学中常见的一种概率分布，也被称为高斯分布。它的特点是呈钟形曲线，对称分布于均值周围。正态分布在实际应用中非常广泛，尤其在数据分析、统计推断、机器学习等领域中被广泛使用。

正态分布的分类：

1. 标准正态分布：均值为0，标准差为1的正态分布。
2. 非标准正态分布：均值不为0或标准差不为1的正态分布。

正态分布的优势：

1. 简化建模：正态分布是许多自然现象的近似分布，可以用来简化建模和分析。
2. 统计推断：正态分布在统计推断中具有重要作用，许多统计方法都基于正态分布的假设。
3. 中心极限定理：正态分布是中心极限定理的基础，该定理指出，当样本容量足够大时，样本均值的分布接近于正态分布。

正态分布的应用场景：

1. 数据分析：正态分布常用于描述和分析连续型数据，如身高、体重等。
2. 统计推断：基于正态分布的假设，进行参数估计、假设检验等统计推断。
3. 风险管理：正态分布在金融领域中被广泛应用于风险管理和投资组合优化。
4. 质量控制：正态分布可以用于质量控制中的过程能力分析和异常检测。

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