正态分布的几个数据

正态分布呈现钟形曲线，数据集中在均值附近。68%的数据落在均值±1个标准差内，95%的数据落在均值±2个标准差内，99.7%的数据落在均值±3个标准差内。实际应用中，成人身高、考试成绩、产品尺寸等常符合这一分布。标准差越小，数据越集中；标准差越大，数据越分散。这种分布在自然界和社会现象中极为常见，是统计学的基础模型。

正态分布的对称性使其成为预测工具。假设某地区男性平均身高175厘米，标准差5厘米，那么身高在165-185厘米之间的人约占95%。质量控制中，零件尺寸若偏离均值超过3个标准差，通常被视为异常。金融领域，股票日收益率也常呈现近似正态分布，帮助风险评估。这种分布的数学特性使得概率计算和统计推断变得简单高效。