正態分佈

，物理學中通稱高斯分佈（Gaussian distribution），是一個非常常見的連續機率分佈。正態分佈在統計學上十分重要，經常用在自然和社會科學來代表一個不明的隨機變量。
若隨機變數服從一個平均數為、標準差為的正態分佈，則記為：

則其機率密度函數為
正態分佈的數學期望值或期望值,可解釋為位置參數，決定了分佈的位置；其方差的平方根或標準差可解釋尺度參數，決定了分佈的幅度。
中心極限定理指出，在特定條件下，一個具有有限均值和方差的隨機變量的多個樣本(觀察值)的平均值本身就是一個隨機變量，其分佈隨著樣本數量的增加而收斂於正態分佈。因此，許多與獨立過程總和有關的物理量，例如測量誤差，通常可被近似為正態分佈。
正態分佈的機率密度函數曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線（類似於寺廟裡的大鐘，因此得名）。我們通常所說的標準正態分佈是位置參數，尺度參數的正態分佈（見右圖中紅色曲線）。

**概要**
正態分佈是自然科學與行為科學中的定量現象的一個方便模型。各種各樣的心理學測試分數和物理現象比如光子計數都被發現近似地服從正態分佈。儘管這些現象的根本原因經常是未知的，理論上可以證明如果把許多小作用加起來看做一個變量，那麼這個變量服從正態分佈（在R.N.Bracewell的Fourier transform and its application中可以找到一種簡單的證明）。正態分佈出現在許多區域統計：例如，採樣分佈均值是近似地正態的，即使被採樣的樣本的原始群體分佈並不服從正態分佈。另外，正態分佈信息熵在所有的已知均值及方差的分佈中最大，這使得它作為一種均值以及方差已知的分佈的自然選擇。正態分佈是在統計以及許多統計測試中最廣泛應用的一類分佈。在概率論，正態分佈是幾種連續以及離散分佈的極限分佈。

**歷史**
正態分佈最早是棣莫弗在1718年著作的書籍的（Doctrine of Change），於1734年發表的一篇關於二項分佈文章中所提出的，當二項隨機變數的位置參數n很大及形狀參數p為1/2時，則所推導出二項分佈的近似分佈函數就是正態分佈。拉普拉斯在1812年發表的《分析概率論》（Theorie Analytique des Probabilites）中對棣莫佛的結論作了擴展到二項分佈的位置參數為n及形狀參數為1>p>0時。現在這一結論通常被稱為棣莫佛－拉普拉斯定理。
拉普拉斯在誤差分析試驗中使用了正態分佈。勒讓德於1805年引入最小二乘法這一重要方法；而高斯則宣稱他早在1794年就使用了該方法，並通過假設誤差服從常態分佈給出了嚴格的證明。
將正態分佈稱作「鐘形曲線」的習慣可以追溯到Jouffret他在1872年首次提出此術語（Bell curve）用來指代二元常態分佈。正態分佈這個名字也在1875分別被查爾斯·皮爾士、法蘭西斯·高爾頓、威爾赫姆·萊克希斯獨立地使用。然而這個術語是不幸的，因為它反映和鼓勵了一種謬誤，即很多概率分佈都是常態的。（請參考下面的「實例」）
這個分佈被稱為「常態」或者「高斯」正好是史蒂格勒名字由來法則的一個例子，這個法則說「沒有科學發現是以它最初的發現者命名的」。

**正態分佈的定義**
有幾種不同的方法用來說明一個隨機變量。最直觀的方法是概率密度函數，這種方法能表示隨機變量每個取值有多大的可能性。累積分佈函數是一種概率上更加清楚的方法，請看下邊的例子。還有一些其他的等價方法，例如cumulant、特徵函數、動差生成函數以及cumulant-生成函數。這些方法中有一些對於理論工作非常有用，但是不夠直觀。請參考關於概率分佈的討論。

**機率密度函數**
四個不同參數集的概率密度函數（紅色線代表標準正態分佈）
正態分佈的概率密度函數均值為 方差為 (或標準差)是高斯函數的一個實例：
。
(請看指數函數以及.)
如果一個隨機變量服從這個分佈，我們寫作
~ .
如果並且，這個分佈被稱為標準正態分佈，這個分佈能夠簡化為
。
右邊是給出了不同參數的正態分佈的函數圖。
正態分佈中一些值得注意的量：- 密度函數關於平均值對稱- 平均值與它的眾數（statistical mode）以及中位數（median）同一數值。- 函數曲線下68.268949%的面積在平均數左右的一個標準差範圍內。- 95.449974%的面積在平均數左右兩個標準差的範圍內。- 99.730020%的面積在平均數左右三個標準差的範圍內。- 99.993666%的面積在平均數左右四個標準差的範圍內。- 函數曲線的拐點（inflection point）為離平均數一個標準差距離的位置。

**累積分佈函數**
上圖所示的機率密度函數的累積分佈函數
累積分佈函數是指隨機變數小於或等於的機率，用機率密度函數表示為

正態分佈的累積分佈函數能夠由一個叫做誤差函數的特殊函數表示：

標準正態分佈的累積分佈函數習慣上記為，它僅僅是指，時的值，

將一般正態分佈用誤差函數表示的公式簡化，可得：

它的反函數被稱為反誤差函數，為：

該分位數函數有時也被稱為probit函數。probit函數已被證明沒有初等原函數。
正態分佈的分佈函數沒有解析表達式，它的值可以通過數值積分、泰勒級數或者漸進序列近似得到。

**生成函數**

**動差母函數**
動差生成函數，或稱動差母函數被定義為的期望值。
正態分佈的動差產生函數如下：
可以通過在指數函數內配平方得到。

**特徵函數**
特徵函數被定義為的期望值，其中是虛數單位.
對於一個常態分佈來講，特徵函數是：
把矩生成函數中的換成就能得到特徵函數。

**性質**
常態分佈的一些性質：
# 如果且與是實數，那麼 (參見期望值和方差).
# 如果與是統計獨立的常態隨機變量，那麼：
#* 它們的和也滿足常態分佈 (proof).
#* 它們的差也滿足常態分佈.
#* 與兩者是相互獨立的。（要求X與Y的方差相等）
# 如果和是獨立常態隨機變量，那麼：
#* 它們的積服從機率密度函數為的分佈
#*:其中是修正貝塞爾函數（modified Bessel function）
#* 它們的比符合柯西分佈，滿足.
# 如果為獨立標準常態隨機變量，那麼服從自由度為n的卡方分佈。

**標準化常態隨機變量**

**動差（moment）**
一些常態分佈的一階動差如下：
標準常態的所有二階以上的累積量為零。

**生成常態隨機變數**

**中央極限定理**
二項分佈的概率質量函數。
常態分佈有一個非常重要的性質：在特定條件下，大量統計獨立的隨機變量的平均值的分佈趨於正態分佈，這就是中央極限定理。中央極限定理的重要意義在於，根據這一定理的結論，其他概率分佈可以用正態分佈作為近似。- 參數為和的二項分佈，在相當大而且接近0.5時近似於正態分佈（有的參考書建議僅在與至少為5時才能使用這一近似）。
近似正態分佈平均數為且方差為.- 一泊松分佈帶有參數當取樣樣本數很大時將近似正態分佈.
近似正態分佈平均數為且方差為.
這些近似值是否完全充分正確取決於使用者的使用需求

**無限可分性**
正態分佈是無限可分的概率分佈。

**穩定性**
正態分佈是嚴格穩定的概率分佈。

**標準偏差**
常態分佈中，此範圍所佔比率為全部數值之68%，根據常態分佈，兩個標準差之內的比率合起來為95%；三個標準差之內的比率合起來為99%。
在實際應用上，常考慮一組數據具有近似於常態分佈的機率分佈。若其假設正確，則約68.3%數值分佈在距離平均值有1個標準差之內的範圍，約95.4%數值分佈在距離平均值有2個標準差之內的範圍，以及約99.7%數值分佈在距離平均值有3個標準差之內的範圍。稱為「68-95-99.7法則」或「經驗法則」。

**相關分佈**
 是瑞利分佈，如果，這裡和是兩個獨立正態分佈。- 是卡方分佈具有自由度，如果這裡其中是獨立的。- 是柯西分佈，如果，其中並且是兩個獨立的正態分佈。- 是對數正態分佈如果並且.- 與Lévy skew alpha-stable分佈相關：如果因而.

**估計**

**母數的最大概似估計**

**概念一般化**
多元正態分佈的協方差矩陣的估計的推導是比較難於理解的。它需要瞭解譜原理（spectral theorem）以及為什麼把一個標量看做一個1×1矩陣的跡（trace）而不僅僅是一個標量更合理的原因。請參考協方差矩陣的估計（estimation of covariance matrices）。

**母數的動差估計**

**常見實例**

**光子計數**

**計量誤差**

**飲料裝填量不足與超量的機率**
某飲料公司裝瓶流程嚴謹，每罐飲料裝填量符合平均600毫升，標準差3毫升的常態分配法則。隨機選取一罐，求（1）容量超過605毫升的機率；（2）容量小於590毫升的機率。
容量超過605毫升的機率 = p ( X > 605)= p ( ((X-μ) /σ) > ( (605 – 600) / 3) )= p ( Z > 5/3) = p( Z > 1.67) = 1 - 0.9525 = 0.0475
容量小於590毫升的機率 = p (X  3) = 0.0013)。也就是說，這種品質管制標準的產品不良率只有萬分之二十六。假設例中的飲料公司裝瓶流程採用這個標準，而每罐飲料裝填量符合平均600毫升，標準差3毫升的常態分配。那麼預期裝填容量的範圍應該多少？
6-標準差的範圍 = p ( -3 < Z < 3)= p ( - 3 < (X-μ) /σ < 3) = p ( -3 < (X- 600) / 3 < 3)= p ( -9 < X – 600 < 9) = p (591 < X < 609)
因此，預期裝填容量應該介於591至609毫升之間。

**生物標本的物理特性**

**金融變量**

**壽命**

**測試和智力分佈**

**計算學生智商高低的機率**
假設某校入學新生的智力測驗平均分數與標準差分別為100與12。那麼隨機抽取50個學生，他們智力測驗平均分數大於105的機率？小於90的機率？
本例沒有常態分配的假設，還好中央極限定理提供一個可行解，那就是當隨機樣本長度超過30，樣本平均數近似於一個常態變數，
因此標準常態變數。
平均分數大於105的機率 
平均分數小於90的機率 

**計算統計應用**

**生成正態分佈隨機變量**
在計算機模擬中，經常需要生成正態分佈的數值。最基本的一個方法是使用標準的正態累積分佈函數的反函數。除此之外還有其他更加高效的方法，Box-Muller變換就是其中之一。另一個更加快捷的方法是ziggurat算法。下面將介紹這兩種方法。一個簡單可行的並且容易編程的方法是：求12個在（0,1）上均勻分佈的和，然後減6(12的一半)。這種方法可以用在很多應用中。這12個數的和是Irwin-Hall分佈；選擇一個方差12。這個隨即推導的結果限制在（-6,6）之間，並且密度為12，是用11次多項式估計正態分佈。
Box-Muller方法是以兩組獨立的隨機數U和V，這兩組數在(0,1上均勻分佈，用U和V生成兩組獨立的標準常態分佈隨機變量X和Y:

。
這個方程的提出是因為二自由度的卡方分佈（見性質4）很容易由指數隨機變量（方程中的lnU）生成。因而通過隨機變量V可以選擇一個均勻環繞圓圈的角度，用指數分佈選擇半徑然後變換成（正態分佈的）x,y座標。

**參考文獻**
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**外部鏈接**
  Interactive Distribution Modeler (incl. Normal Distribution) date=20080216103741 .-  basic tools for sixsigma date=20090506113719 -  PlanetMath: normal random variable date=20080516005742 -  GNU Scientific Library – Reference Manual – The Gaussian Distribution date=20150314061455 -  Distribution Calculator date=20070129113929  – Calculates probabilities and critical values for normal, t, chi-square and F-distribution.-  Inverse Cumulative Standard Normal Distribution Function-  Is normal distribution due to Karl Gauss? Euler, his family of gamma functions, and place in history of statistics-  Maxwell demons: Simulating probability distributions with functions of propositional calculus-  Normal distribution table date=20201218151030 -  The Doctrine of Chance date=20190714010101  at MathPages.-  正態分佈的前世今生(上)-  正態分佈的前世今生(下)-  在線計算器 正態分佈 date=20210402034010 -  Binomial Distribution Calculator date=20200612005531 

**參見**
 中心極限定理- 概率論- 伽瑪分佈