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正态分布 Normal distribution ，也称常态分布，是统计学中最重要的一种概率分布。 正态分布概念是由德国数学家与天文学家Moivre于1733年首次提出的，但由于德国数学Gauss C.F.Gauss，1777-1855 率先将其应用于天文学研究，故此正态分布又称高斯分布 Gaussian distribution ，是统计学中最重要的一种概率分布。 例如 假设抽样调查了一个学校100名18岁男大学生身高 cm ，身高为随机变量、相互独立，服从正态分布。 这说明 均值μ代表了这些男大学生身高的期望值 或平均身高 ，中等身高的人比较多，而特别高的和特别低的人比较少。 均值μ加减一个标准差σ会有68.27%的男大学生身高处于这个范围，均值μ加减1.96个标准差σ会有95%的男大学生身高处于这个范围，均值μ加减2.58个标准差σ会有99%的男大学生身高处于这个范围。 均值回归 Mean Reversion 是以正态分布假设为基础，认为事物在长期的变化过程中，总有向 平衡位置 或均值位置 靠拢的倾向。 均值回归 现象是英国人弗朗西斯 高尔顿 FrancisGalton，1822-1911 发现的。
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