正态分布是统计学知识，但在生活中最常用得到，学的时候可能不理解，但应用起来却很容易。
先看这个图，是不是觉得很熟悉？很多统计数据的分析都用得到这张图，比如测量的误差、人体的身高、学生考试成绩等等。数学上称之为“服从正态分布”。
图1 正态分布图
图中表明正态分布的核心是概率区间。正态分布的主要参数有两个：
（1）μ：数学期望或均值，是最有可能出现的结果。
（2）σ2：方差，数据的分散程度。
正态分布和两个参数μ和σ^2强相关，是连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ，σ2）。
μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。
σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。
说到这里，出一道数学题，已知某地统计成绩的前30%区间为7**以上，前45%区间为7**以上，通过正态分布就可计算出前8%区间是***以上，甚至可以算出来800以上所占生源比例。
数学是理智科学，有空的可以来算算也来聊聊科学话题，防止焦虑蔓延。
