正态分布是一种常见的概率分布，其特征可以通过以下指标来描述：

均数（Mean）：

表示数据的集中趋势，即数据平均值。

标准差（Standard Deviation）：

反映数据的离散程度，即数据波动的大小。

中位数（Median）：

将数据分成数值上等大的两部分的数值，它也能反映数据的集中趋势。

四分位数间距（Interquartile Range, IQR）：

第三四分位数（Q3）与第一四分位数（Q1）的差，用于衡量数据的离散程度。

偏度（Skewness）：

描述数据分布的不对称性，正偏态分布的偏度值大于0，负偏态分布的偏度值小于0。

峰度（Kurtosis）：

描述数据分布形态的陡峭或扁平程度，正态分布的峰度值接近3。

Z-score：

将原始数据转换为标准正态分布的分数，用于比较不同数据点之间的差异。

标准误（Standard Error, SE）：

均数的标准差，反映样本均数与总体均数的偏差程度。

几何均数（Geometric Mean）：

一组数值的乘积的n次方根（n是数值的个数），用于描述数值的集中趋势，特别是当数据中存在极端值时。

变异系数（Coefficient of Variation, CV）：

标准差与均数的比值，用于比较不同均值的两组数据的离散程度。

这些指标可以单独使用，也可以组合使用，以全面描述和分析正态分布的数据集