正态分布是一种在统计学中广泛使用的概率分布。它也被称为高斯分布或钟形曲线，因其形状类似于钟形而得名。

正态分布的用途广泛，特别是在自然和社会科学领域。许多现象都呈现出类似于正态分布的模式，例如人的身高，智商分数，体重等等。因此，对正态分布的理解是非常重要的。

正态分布有两个参数：均值（μ）和标准差（σ）。均值是分布的最高点，即峰值；标准差描述了数据分布的离散程度，这意味着数据距离平均值的远近。

对于一个标准正态分布，也就是均值为0，标准差为1的分布，大约68%的数据在均值的一个标准差内，95%的数据在均值的两个标准差内，99.7%的数据在均值的三个标准差内。这个规律也被称为“68-95-99.7规则”。

正态分布的性质使得它被广泛地应用于各种实际问题。例如，在制造业中，我们可以使用正态分布来衡量生产过程中的偏差。在金融领域，正态分布也被广泛用于建模和预测股票价格等金融数据。

正态分布还可以用于实验设计和统计推断中。例如，在A/B测试中，我们可以使用正态分布来衡量两个版本的转化率是否显着不同。

总之，正态分布是一种非常重要的数学工具，对于许多实际问题的解决都起到了关键作用。我们需要深入了解其性质和应用，才能更好地应用它来解决现实世界中的问题。