股票正态分布是什么，正态分布到底是怎么来的

一、正态分布到底是怎么来的

正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。
C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。
P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。
是一个在数学、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。
正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

二、正态分布是怎么一回事？

正态分布是指不偏离常模的。

三、请教正态分布？

^正态分布具有一个很重要的性质：再生性。
就是说。
如果X~N(θ1，σ1^2)，Y~N(θ2，σ2^2) 那么ax+by+c~N(aθ1+bθ2+c，a^2σ1^2+b^2σ2^2)那么对于本题2X+Y服从N(2*2+1*（-3）  2^2σ^2+1^2*σ^2)即N(1，5σ^2)2X-Y+1服从N(2*2-1*（-3）+1  2^2σ^2+1^2*σ^2)即N(8  5σ^2)

四、能不能解释一下正态分布线是干什么用的，有什么功能，从正态分布线可以看出什么

正态随机变量服从的分布就称为正态分布N表示代号，取Normal distribution（正态分布）的首字母

五、服从正态分布n什么意思

正态随机变量服从的分布就称为正态分布N表示代号，取Normal distribution（正态分布）的首字母

六、Y-U([10，40])这个正态分布是什么

10到40的均匀分布，不是正态分布

七、什么是正态分布规律

正态分布normal distribution一种概率分布。
正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ2 )。
 遵从正态分布的随机变量的概率规律为取  μ邻近的值的概率大  ，而取离μ越远的值的概率越小；
σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。
正态分布的密度函数的特点是：关于μ对称，在μ处达到最大值，在正（负）无穷远处取值为0，在μ±σ处有拐点。
它的形状是中间高两边低  ，图像是一条位于x轴上方的钟形曲线。
当μ＝0，σ2 ＝1时，称为标准正态分布，记为N（0，1）。
μ维随机向量具有类似的概率规律时，称此随机向量遵从多维正态分布。
多元正态分布有很好的性质，例如，多元正态分布的边缘分布仍为正态分布，它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布，特别它的线性组合为一元正态分布。
正态分布最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。
C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。
P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。
生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。
例如，在生产条件不变的情况下，产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标；
同一种生物体的身长、体重等指标；
同一种种子的重量；
测量同一物体的误差；
弹着点沿某一方向的偏差；
某个地区的年降水量；
以及理想气体分子的速度分量，等等。
一般来说，如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果，那么就可以认为这个量具有正态分布（见中心极限定理）。
从理论上看，正态分布具有很多良好的性质  ，许多概率分布可以用它来近似；
还有一些常用的概率分布是由它直接导出的，例如对数正态分布、t分布、F分布等。
正态分布应用最广泛的连续概率分布，其特征是“钟”形曲线。

八、正态分布是什么

一种概率分布

可以从图像上理解：

标准正态分布图像（那个鼓包）反应的是概率密度的图像，

就是每个点x0处的一点的概率；


Φ是标准正态分布的分布函数，

反应的是x0处左侧的面积，就是x

九、正态分布的XY轴分别代表什么意思

X代表是变量，（比如扔骰子出现的点数），而Y轴表示的是改变量出现的概率密度，对正态分布积分就是1

参考文档