正态分布 N(μ, σ²)
正态分布是概率论中最重要的分布，其概率密度函数为：
f(x) = 1/(σ√2π) · exp(−(x−μ)²/(2σ²))
μ（均值）决定曲线中心位置，σ（标准差）决定曲线"胖瘦"。μ=0，σ=1 时称为标准正态分布 N(0,1)。
参数调节
计算区间概率 P(a ≤ X ≤ b)
均值 E(X)
0
方差 D(X)
1
标准差 σ
1
μ±σ 概率
68.3%
正态分布的"68-95-99.7"法则
μ±1σ：约 68.3%
μ±2σ：约 95.4%
μ±3σ：约 99.7%
多条正态曲线对比（固定参数）
N(0,1)
N(2,1) 均值右移
N(0,4) σ=2 更"胖"
N(0,0.25) σ=0.5 更"瘦"