正態分佈中uσ分別表示什麼含義

　　1、u是正態分佈的位置引數，描述正太分佈的集中趨勢位置,表示平均值；

　　2、o是描述正太分佈資料資料分佈的離散程度，表示標準差。

　　求正態分佈中的σ公式：u=(x-μ)/σ。正態分佈（Normaldistribution），也稱“常態分佈”，又名高斯分佈（Gaussiandistribution），最早由棣莫弗（AbrahamdeMoivre）在求二項分佈的漸近公式中得到。

　　在n次獨立重複的伯努利試驗中，設每次試驗中事件A發生的機率為p。用X表示n重伯努利試驗中事件A發生的次數，則X的可能取值為0，1，…，n，且對每一個k（0≤k≤n），事件{X=k}即為“n次試驗中事件A恰好發生k次”，隨機變數X的離散機率分佈即為二項分佈（BinomialDistribution）。

　　正態分佈中的σ指的是方差。方差是在機率論和統計方差衡量隨機變數或一組資料時離散程度的度量。機率論中方差用來度量隨機變數和其數學期望（即均值）之間的偏離程度。

　　方差是各個資料與其算術平均數的離差平方和的平均數，通常以σ2表示。方差的計量單位和量綱不便於從經濟意義上進行解釋，所以實際統計工作中多用方差的算術平方根——標準差來測度統計資料的差異程度。