正態分佈的性質

正態分佈具有以下性質：

1. 對稱性：正態分佈是一種對稱分佈，其均值、中位數和衆數都位於分佈的中心。

2. 單峯性：正態分佈只有一個峯值，沒有其他的極值點。

3. 標準化性：正態分佈可以通過標準化轉化爲標準正態分佈，即均值爲0，標準差爲1的分佈。

4. 二維正態分佈的線性關係：兩個變量的正態分佈之間存在線性關係時，可以用二維正態分佈來描述。

5. 中心極限定理：大量相互獨立的隨機變量的和在適當條件下近似服從正態分佈。

6. 68-95-99.7法則：在正態分佈中，約有68%的數據落在均值的1個標準差範圍內，約有95%的數據落在均值的2個標準差範圍內，約有99.7%的數據落在均值的3個標準差範圍內。

7. 方差性質：正態分佈的方差決定了分佈的形狀，方差越大，分佈越分散，方差越小，分佈越集中。

8. 正態性檢驗：可以使用統計方法，如Kolmogorov-Smirnov檢驗、Shapiro-Wilk檢驗等，來檢驗數據是否服從正態分佈。