正態分佈（Normal Distribution）

正態分佈的基本描述： 　　　在概率論裏面，正態分佈（或者叫高斯分佈）是非常常見的連續概率分佈。由於存在中心極限定理，這使得正態分佈十分有用。中心極限定理表明，在觀測數據非常大的時候，具有獨立分佈的獨立隨機變量的觀測樣本的平均值是收斂於正態分佈的。正態分佈的概率密度函數爲： 　　　這裏μ是分佈的均值，或者叫期望值；σ是標準差；σ的平方是方差。 　　　另外，一個具有高斯分佈的隨機變量也被稱爲是具有正態

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