正态分布为什么叫正态分布

正态分布之所以被称为正态分布，是因为它在统计学中呈现出一种"正常"的分布状态，是许多自然和社会现象的一种理想化的模型。

正态分布是一种连续概率分布，它的概率密度函数呈钟形曲线，中间高两边低。在钟形曲线的最高点处，分布的概率密度最大，随着偏离平均值的增大，概率密度逐渐减小。这种分布形态在自然界和社会生活中非常普遍，例如人的身高、体重、智力测验分数等都呈现出正态分布。

正态分布的重要性质包括：平均值、中位数和众数相等；对于任意的正数a，小于平均值a的观测值和大于平均值a的观测值的概率相等；大约68%的数据分布在平均值的左右一个标准差范围内，大约95%的数据分布在平均值的左右两个标准差范围内，大约99.7%的数据分布在平均值的左右三个标准差范围内，这被称为正态分布的三个重要性质。

拓展资料：

1.正态分布的提出：正态分布最早由德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯在研究误差理论时提出，因此，正态分布也被称为高斯分布。

2.正态分布的应用：在自然科学、社会科学、工程技术以及经济金融等领域，正态分布都有广泛的应用，例如在质量控制、风险评估、市场调查等方面。

3.正态分布的特性：正态分布的两个参数是平均值和标准差，平均值决定了分布的中心位置，标准差决定了分布的形状和宽度。

4.正态分布的模拟：在计算机科学中，可以使用随机数生成算法来模拟正态分布，这在模拟实验、数据分析等方面有重要的应用。

5.正态分布的变种：除了标准正态分布外，还有许多正态分布的变种，例如偏态分布、广义正态分布等。

综上，正态分布之所以被称为正态分布，是因为它在统计学中呈现出一种"正常"的分布状态，是许多自然和社会现象的一种理想化的模型。它的广泛应用和重要性使得它在统计学和相关领域中占据了重要的地位。