正态分布中的σ指的是什么 它的意义是什么

正态分布中的σ指的是方差。σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数，通常以σ2表示。

正态分布中的σ指的是什么

正态分布中的σ指的是方差。σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。

正态分布中的σ指的是方差。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数，通常以σ2表示。

正态分布的意义

“正态分布”的意义许多统计方法的理论基础。

检验、方差分析、相关和回归分析等多种统计方法均要求分析的指标服从正态分布。许多统计方法虽然不要求分析指标服从正态分布，但相应的统计量在大样本时近似正态分布，因而大样本时这些统计推断方法也是以正态分布为理论基础的

在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力，若随机变量服从一个位置参数、尺度参数为的概率分布。

正态分布的性质

1、集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。

2、对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。

3、均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。

4、正态分布的均数、中位数、众数相同。

5、正态分布的离散程度越大，数据分布越分散，离散程度越小，数据分布越集中。