正态分布是一种概率分布,也被称为高斯分布。它是统计学中最重要的分布之一,因为许多自然和社会现象的变量都可以近似地服从正态分布。
正态分布的特点是对称、钟形曲线,以及均值和标准差能够完全描述分布的特征。正态分布的概率密度函数由以下公式给出:
f(x) = 1/(σ√(2π)) * e^(-(x-μ)²/(2σ²))
其中,f(x)表示给定随机变量取值x的概率密度,μ是均值,σ是标准差。
正态分布在实际中的应用非常广泛。例如,在工业领域,正态分布常被用于描述产品的质量特性,以及工艺参数的控制。在金融领域,正态分布被广泛应用于风险评估和资产定价模型。此外,正态分布还被用于医学、心理学、社会科学等领域的统计分析和推断。
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