正态分布，也称为高斯分布，是统计学中非常重要的一种连续概率分布。它的主要特征包括：
1. 对称性：正态分布曲线是一个对称于其均值的钟形曲线，即以均值为中心左右两侧是对称的。
2. 均值、中位数和众数相同：在正态分布中，这三个统计量是相等的，都位于分布的中心位置。
3. 数据集中程度：大约68%的数据落在平均值的一个标准差范围内；约95%的数据落在两个标准差内；而约99.7%的数据则会落在三个标准差以内。这一规律也被称为“3σ原则”。
4. 尾部渐近线：正态分布的两端无限接近但永不触及横轴，表示理论上数据可以取任何值，但在实际应用中很少出现极端值。
5. 形状由两个参数决定：一个是指定中心位置的均值μ（mu），另一个是描述分散程度的标准差σ（sigma）。不同的μ和σ组合会产生不同形态的正态分布曲线。
这些特性使得正态分布在许多领域，如自然科学、社会科学以及医学研究中得到广泛应用。在临床检验中，理解并应用正态分布对于数据分析和解释具有重要意义。
1. 对称性：正态分布曲线是一个对称于其均值的钟形曲线，即以均值为中心左右两侧是对称的。
2. 均值、中位数和众数相同：在正态分布中，这三个统计量是相等的，都位于分布的中心位置。
3. 数据集中程度：大约68%的数据落在平均值的一个标准差范围内；约95%的数据落在两个标准差内；而约99.7%的数据则会落在三个标准差以内。这一规律也被称为“3σ原则”。
4. 尾部渐近线：正态分布的两端无限接近但永不触及横轴，表示理论上数据可以取任何值，但在实际应用中很少出现极端值。
5. 形状由两个参数决定：一个是指定中心位置的均值μ（mu），另一个是描述分散程度的标准差σ（sigma）。不同的μ和σ组合会产生不同形态的正态分布曲线。
这些特性使得正态分布在许多领域，如自然科学、社会科学以及医学研究中得到广泛应用。在临床检验中，理解并应用正态分布对于数据分析和解释具有重要意义。
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