正態分布是一種在統計學中廣泛使用的概率分布。它也被稱為高斯分布或鐘形曲線，因其形狀類似于鐘形而得名。

正態分布的用途廣泛，特別是在自然和社會科學領域。許多現象都呈現出類似于正態分布的模式，例如人的身高，智商分數，體重等等。因此，對正態分布的理解是非常重要的。

正態分布有兩個參數：均值（μ）和標準差（σ）。均值是分布的最高點，即峰值；標準差描述了數據分布的離散程度，這意味著數據距離平均值的遠近。

對于一個標準正態分布，也就是均值為0，標準差為1的分布，大約68%的數據在均值的一個標準差內，95%的數據在均值的兩個標準差內，99.7%的數據在均值的三個標準差內。這個規律也被稱為“68-95-99.7規則”。

正態分布的性質使得它被廣泛地應用于各種實際問題。例如，在制造業中，我們可以使用正態分布來衡量生產過程中的偏差。在金融領域，正態分布也被廣泛用于建模和預測股票價格等金融數據。

正態分布還可以用于實驗設計和統計推斷中。例如，在A/B測試中，我們可以使用正態分布來衡量兩個版本的轉化率是否顯著不同。

總之，正態分布是一種非常重要的數學工具，對于許多實際問題的解決都起到了關鍵作用。我們需要深入了解其性質和應用，才能更好地應用它來解決現實世界中的問題。