正態分佈有兩個引數，即均數μ和標準差σ，可記作N（μ，σ）。若隨機變數X服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈，記為N(μ，σ^2)。其機率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分佈是標準正態分佈。
正態分佈（Normal distribution），也稱“常態分佈”，又名高斯分佈（Gaussian distribution），最早由棣莫弗（Abraham de Moivre）在求二項分佈的漸近公式中得到。C.F.高斯在研究測量誤差時從另一個角度匯出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的機率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。
正態曲線呈鍾型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
若隨機變數X服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈，記為N(μ，σ^2)。其機率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分佈是標準正態分佈
由於一般的正態總體其影象不一定關於y軸對稱，對於任一正態總體，其取值小於x的機率。只要會用它求正態總體在某個特定區間的機率即可。
為了便於描述和應用，常將正態變數作資料轉換。將一般正態分佈轉化成標準正態分佈。
若
服從標準正態分佈,透過查標準正態分佈表就可以直接計算出原正態分佈的機率值。故該變換被稱為標準化變換。（標準正態分佈表：標準正態分佈表中列出了標準正態曲線下從-∞到X（當前值）範圍內的面積比例。）
正態分佈有兩個引數，即均數μ和標準差σ，可記作N（μ，σ）。若隨機變數X服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈，記為N(μ，σ^2)。其機率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分佈是標準正態分佈。
正態分佈（Normal distribution），也稱“常態分佈”，又名高斯分佈（Gaussian distribution），最早由棣莫弗（Abraham de Moivre）在求二項分佈的漸近公式中得到。C.F.高斯在研究測量誤差時從另一個角度匯出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的機率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。
正態曲線呈鍾型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
若隨機變數X服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈，記為N(μ，σ^2)。其機率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分佈是標準正態分佈
由於一般的正態總體其影象不一定關於y軸對稱，對於任一正態總體，其取值小於x的機率。只要會用它求正態總體在某個特定區間的機率即可。
為了便於描述和應用，常將正態變數作資料轉換。將一般正態分佈轉化成標準正態分佈。
若
服從標準正態分佈,透過查標準正態分佈表就可以直接計算出原正態分佈的機率值。故該變換被稱為標準化變換。（標準正態分佈表：標準正態分佈表中列出了標準正態曲線下從-∞到X（當前值）範圍內的面積比例。）