本文简单介绍正态分布
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正态分布简介
正态分布（Normal distribution），又名高斯分布（Gaussian distribution），又因其曲线酷似钟形，得名钟形曲线。
还是以上篇提到的测量身高为例，上图正态分布曲线X轴表示人群身高，Y轴表示某个身高对应的概率；
上图绿圈部分，极端矮小或者极端高大的身高都是少数，概率相对低，曲线矮；
上图蓝圈部分，大部分人身高都处于均值身高附近，概率相对大，曲线高。
正态分布关键参数：均值&&标准差
不同正态分布主要区别在曲线的宽度（标准差控制）和曲线中心位置（均值控制）；
例，上图为新生儿（左图）和成人（右图）身高的两个正态分布，新生儿身高均值为20英寸，成人身高均值为70英寸。
看图说话：
正态分布总是以均值为中心，从图中大约可见新生儿身高主要分布在19~21英寸，成人身高主要分布在60~80英寸；
新生儿正态分布曲线比成人正态分布曲线高很多，这是因为新生儿身高落在相对高身高的概率比成人更大，粗暴理解为前者只有19~21英寸可选，后者有60~80英寸相对宽的范围可选，可选范围越小，落在某个具体的身高上概率就越高；
正态分布曲线宽度由标准差（Standard Deviation）决定，越大越宽，左图为0.6，右图为4，效果一目了然；
正态分布曲线绘制时，使得95%的测量值落在均值±标准差的范围内，所有左右图红圈分别为20±2x0.6及70±2x4所得，直接回答了正态分布曲线宽度由标准差说了算~~~；
正态分布曲线如何绘制
看图说话：
要绘制一个标准正态分布曲线，第一个关键参数为均值，决定曲线的中心位置；
第二个关键参数为标准差，决定曲线宽度，间接决定曲线高度，曲线越宽越矮，越窄越高。
正态分布曲线现象解释
正态分布曲线在自然界中非常常见，如人的身高、体重、上下班时间等等，对数据统计非常有用，那是什么导致了正态分布的现象了，请看下篇中心极限定理（The central limit theorem）.
Reference
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