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正态分布的理解之一
正态分布应该是所有分布里最常见的连续分布，它表述一些相对比较稳定，又受到一些偶然因素影响的现象，生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可近似地用正态分布来描述。如，在生产条件不变的情况下，产品的强力、口径、长度等指标；同一种生物体的身长、体重等指标。
正态分布是一条曲线，其含义和频数分布图没啥区别，只不过在理论上把它细化到无限窄而已。
看回正态分布的概率密度函数：
看到这公式，不要放弃哈，不难的！
exp, 即e的n次方，常数e=2.71828,
设Z=(x-m)/s，即原式为：
对于
由于Z2为正数，故(-Z2/2)为负数
当x=m时，即Z=0， 概率密度ƒ(x)为最大（图中1点）。
当x离m越远，概率密度就越小，也就是在曲线的两端，趋向于零（图中2、3点）。
我们再看回
由于p是常数，故
s越大，概率密度就越小，分布就越‘矮胖’
s越小，概率密度就越大，分布就越‘高瘦’
参考图5-19，所以说在X~N(m,s2)中，m为位置参数，s为形状参数。
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