正态分布的意义

答：“正态分布”的意义许多统计方法的理论基础。

检验、方差分析

、相关和回归分析

等多种统计方法均要求分析的指标服从正态分布。许多统计方法虽然不要求分析指标服从正态分布，但相应的统计量在大样本时近似正态分布，因而大样本时这些统计推断方法也是以正态分布为理论基础的

在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布

，在统计学的许多方面有着重大的影响力，若随机变量服从一个位置参数、尺度参数为的概率分布。

正态分布是一种概率分布。正态分布是具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ^2)。

遵从正态分布的随机变量的概率规律为取μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。

首次提出正态分布是由哪位统计学家

由棣莫弗得到。

正态分布（Normaldistribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussiandistribution），最早由棣莫弗（AbrahamdeMoivre）在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

什么呈正态分布

正态分布又名高斯分布，它以数学天才CarlFriedrichGauss命名。所以正态分布又名高斯分布。越简单的模型越是常用，因为它们能够被很好的解释和理解。正态分布非常简单，这就是它是如此的常用的原因。

由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。

为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。

为什么粒径呈正态分布

粒径呈正态分布的原因主要是由于多个随机因素的影响，包括粒子的初始大小、形状、密度、表面特性等多种因素。这些因素在粒子的生长和聚集过程中相互作用，导致了粒径的分布呈现出正态分布的特征。

具体来说，正态分布是一种连续概率分布，其特点是在均值处具有对称的钟形曲线，其形状由均值和标准差决定。在粒径分布中，由于存在多种随机因素的影响，导致了粒径的分布呈现出正态分布的特征，即大部分粒子的粒径集中在均值附近，而离均值越远的粒子数量越少。

智力分布呈正态分布是指什么

智力分布呈正态分布是指，

智力常态分配（normaldistributionofintelligence），亦称“智力的正态分布”。智力在主体人口中呈现的两头小、中间大的正态分布方式。若以智商来衡量智力，智商在90～110之间的人最多，约占总人口的一半。这些人智力水平中等，位于曲线的中间。智商越小，智力水平越低；智商越大，智力水平越高，这些人位于曲线的两端，人数较少。

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