Normal Distribution（或者叫高斯分布）是非常常见的连续概率分布。正态分布的概率密度函数为：其中μμ是分布的均值，或者叫期望值；σσ是标准差

f(x|μ,σ2)=12πσ2√e−(x−u)2/(2σ2)f(x|μ,σ2)=12πσ2e−(x−u)2/(2σ2)

二、正态分布的表示符号：

正态分布经常可以用N(μ,σ2)N(μ,σ2)来表示，因此，当一个随机变量X是一个均值为μμ和标准差为σσ的正态偏差时，我们可以用这个形式表达：X∼N(μ,σ2)X∼N(μ,σ2)

一个样本落在μ−σμ−σ和μ+σμ+σ的概率为：0.6826，落在μ−2σμ−2σ和μ+2σμ+2σ的概率为：0.9544，落在μ−3σμ−3σ和μ+3σμ+3σ的概率为：0.9974

四、二项分布

n次独立重复实验：也叫伯努利实验，由n次实验构成，且每次实验相互独立，并且每次实验的结果只有两种对立状态，pp和非pp

正态分布一般用X~N(u,sigma), X 表示随机变量，u表示总体期望，sigma是总体方差。

X~N(a.b) 表示的是随机变量X服从于正态分布。

其中a是平均数，b是方差

具体不懂再追问

x是随机变量，N是正态分布。

正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。