正态分布的特点是什么？
一组原始数据呈正偏态分布,其数据的特点是数值分布偏向较小一侧。
在正态分布中，μ（读作"mu"）和σ（读作"sigma"）是两个重要的参数，表示了该分布的位置和形状。
1、μ（均值）：μ是正态分布的均值，也是分布的中心点。它代表着整个分布的平均值。在标准正态分布（均值为0，标准差为1）中，μ为0表示分布的中心在坐标原点。正态分布的μ值可以是任意实数，表示分布的中心位置。
2、σ（标准差）：σ是正态分布的标准差，表示了数据离散程度的度量。标准差越大，数据点相对于均值的分散程度就越大。标准差为0时，表示所有数据点都与均值重合，分布是一个点。标准差越小，代表分布越集中，数据点离均值越近。
通过μ和σ，我们可以得到正态分布的概率密度函数。正态分布的形状由μ决定，而σ则决定了分布的宽度。例如，标准差较大的正态分布将会更加扁平和宽阔，而标准差较小的正态分布则更加陡峭和狭窄。
正态分布是统计学中非常重要的概率分布，由于其特殊的形状和性质，在许多实际问题中具有广泛的应用。通过μ和σ对正态分布进行调整，我们可以精确地描述和预测随机变量的分布情况，从而帮助解决实际问题。
3σ准则的应用
3σ准则是建立在正态分布的等精度重复测量基础上而造成奇异数据的干扰或噪声难以满足正态分布。如果一组测量数据中某个测量值的残余误差的绝对值νi＞3σ，则该测量值为坏值，应剔除。通常等于±3σ。
一般地，如果对于任何实数a，b（a<b），随机变量X满足（）P（a<X⩽b≈∫abφμ，σ(x)dx，则称随机变量X服从正态分布。正态分布完全由参数μ和σ确定，因此正态分布常记作N（μ，σ2）。
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