为什么股票满足正态分布；为什么大量随机的现象符合正态分布

一、为什么一些事件的发生概率符合正态分布

如果一件事情受很多随机的微小因素影响，每种因素的影响又非常小的情况下，他就符合正态分布。
比如炮弹的弹着点。
理论上每次一样的瞄准，弹着点应该在同一个地方。
实际上因为瞄准误差，火药多少，风向，风力原因，弹着点不同。
弹着点与理论位置的距离就符合正态分布。
所以判断是否符合正态分布，只要看影响因素是不是很多，里面有没有某个因素影响特别大就行了。
严格的证明后面中心极限定理这一章就有了，别用着急，很快就学到了。

二、为什么假设股票价格服从正态分布是不现实的?

有一个最基本的想法，如果股票符合正态分布，那么，会怎样？因为趋势已定，所有人都可以在股票价格变动前预测到股票将来的价格走势。
投资将成为一件没有任何意义的事情。
另外，股票价格会受到企业的发展、经济的环境、政策的走势以及人们的心理波动影响。
所以，其价格出现非规律变化、非正太分布的波动是非常正常的。

三、为什么正态分布的样本均值也服从于正态分布

你可以记住这样一个结论，如果a，b相互独立，并且都服从正态分布，那么对于a，b的任意线性组合c1a+c2b(c1，c2均为常数)也服从正态分布，至于证明涉及高等数学里的知识，无非就是一个二重积分的计算问题，这里不好解释，而正太分布的每样本都独立，而均值是样本的一个线性组合，自然也就服从正态分布了，望采纳！！

四、为什么现实中有那么多数据服从正太分布

因为这是正常的现象。
 所以生活中会出现很多正太分布。
 比如男人的身高符合正态分布 成年男性，的升高，随即抽取100个样本， 然后升高在170cm到180cm这个区间为80个，在180到190为7个，在160到170cm7个人，160一下和190以上6个

五、正态分布有那些参数，为什么说正态分布是重要的连续性分布

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、正态分布有两个参数，即均数μ和标准差σ，可记作N（μ，σ）：均数μ决定正态曲线的中心位置；
标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度.σ越小，曲线越陡峭；
σ越大，曲线越扁平.　　5、u变换：为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换.　　应用1. 估计频数分布 一个服从正态分布的变量只要知道其均数与标准差就可根据公式即可估计任意取值范围内频数比例.2. 制定参考值范围 （1）正态分布法 适用于服从正态（或近似正态）分布指标以及可以通过转换后服从正态分布的指标. （2）百分位数法 常用于偏态分布的指标.表3-1中两种方法的单双侧界值都应熟练掌握.3. 质量控制：为了控制实验中的测量（或实验）误差，常以 作为上、下警戒值，以 作为上、下控制值.这样做的依据是：正常情况下测量（或实验）误差服从正态分布. ；
4. 正态分布是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.估计正态分布资料的频数分布例：某地1993年抽样调查了100名18岁男大学生身高（cm），其均数=172.0cm，标准差s=4.0cm，①估计该地18岁男大学生身高在168cm以下者占该地18岁男大学生总数的百分数 在1个标准波动外的一半，即（1-68.3%）/2=15.65%

六、为什么gauss 分布叫做"；正态分布

因为自然和人文世界中，很多事物都是受很多因素影响，即使影响的因素不是正态分布，综合的效应也服从或近似正态分布.换言之，正态分布是一种常见的普遍的统计现象，所以英文叫normal distribution，意思是普通的，正常的分布，中文的“正态”分布大概就是翻译的结果.

七、为什么大量随机的现象符合正态分布

随机现象的结果虽然不确定，但是可以知道它是属于哪个集合的，所以它的概率分布就是在相对固定的自变量范围的。
再从另一方面看，期望值可以看成你想让样本的

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