壹、正態分布簡介
正態分布是統計學中非常常見的分布，也稱為高斯分布。對於正態分布的數據，可以用壹些指標來描述其濃度趨勢。首先，描述濃度趨勢最常用的指標是均值或期望值。平均值是所有數據相加然後除以數據個數的結果。
對於正態分布的數據，平均值是數據集中的壹個點，可以用來衡量數據集中的程度。如果正態分布的數據是對稱的，則平均值等於眾數和中位數。其次，中位數也是描述集中度趨勢的常用指標。中位數是將數據按大小排序，然後取中間的數作為中位數。
對於正態分布的數據，中位數也是數據集中的壹個點。因為對稱，中位數等於平均數。
第二，算術平均值的引入
算術平均(也叫算術平均，簡稱均值或均值)，常用來描述正態分布(或近似正態分布)變量的平均水平。它是反映數據集中趨勢的指標，可以反映所有觀測值的平均水平。？
算術平均數(簡稱算術平均數)是描述壹組同質觀測值的集中趨勢，是反映壹組觀測值平均水平的三個常用指標(其余為幾何平均數和中位數)之壹，適用於描述對稱分布變量的平均水平。
正態分布函數
壹方面
正態分布是自然界中最常見的分布。壹般來說，如果影響壹個量化指標的隨機因素很多，且每個因素起的作用很小，那麽該指標服從正態分布。例如，產品大小是壹個典型的人群。對於量產產品，如果生產條件正常穩定。
即工藝、設備、技術、操作、原料、環境等可控條件相對穩定。此外，沒有明顯的因素導致系統誤差。然後，產品規模總體分布服從正態分布。再比如測量誤差，炮彈落點的分布，人體生理特征的量，比如身高體重，農作物的收成，都服從或近似服從正態分布。？
另壹方面
正態分布有許多好的性質。很多分布可以用正態分布近似描述，有些分布可以用正態分布導出，所以正態分布在理論研究中也是非常重要的。