呈正態分佈是什麼意思

呈正態分佈（Normal distribution），又稱為高斯分佈（Gaussian distribution），是一種機率分佈，它的機率密度函數為：

 = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}})

其中，

• 是分佈的均值（mean），
• 是分佈的標準差（standard deviation），
• 是自然對數的底，約等於2.71828。

正態分佈的特點是：

1. 對稱性：正態分佈是對稱的，它的均值等於中位數，也等於眾數。
2. 單峰性：正態分佈有一個峰值，即機率密度最高點。
3. 可變性：峰值的高度決定了分布的分散程度，標準差越大，分布越分散；標準差越小，分布越集中。
4. 可加性：如果兩個獨立變量都符合正態分佈，那麼它們的和或差也符合正態分佈。

正態分佈在自然科學、社會科學、工程學和統計學等領域都有廣泛應用，尤其是在描述連續型變量的機率分佈時。許多實驗數據和觀測數據都接近正態分佈，這使得正態分佈成為了統計學中非常重要的一個概念。