正态分布，也称为高斯分布（Gaussian Distribution），是一种连续型概率分布，在统计学中具有重要意义。它由两个参数决定：均值（μ）和标准差（σ）。正态分布的概率密度函数呈钟形曲线，中间高、两边低，关于均值对称，并在均值处达到最大值。当标准差为1时，分布称为标准正态分布。正态分布在自然界和社会科学领域中非常常见，很多现象的分布可以用正态分布来近似描述，例如身高、体重、考试成绩等。
正态分布具有以下特点：
对称性：分布曲线关于均值μ对称。
集中性：大部分数据集中在均值附近，离均值越远的数据出现的概率越小。
稳定性：标准差σ决定了分布的离散程度，σ越小，分布越集中在均值附近；σ越大，分布越分散。
正态分布在统计学中的应用非常广泛，例如在假设检验、置信区间计算、回归分析等方面都有重要应用。标准正态分布的累积分布函数可以将任何正态分布转换为标准正态分布，这简化了许多统计计算。