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·无论x取何值，y也不会等于0（图表向左右两侧无限延伸）。
·在x≥2的部分，图像急剧下降；同样，在x≤-2的部分，图像也急剧下降。
图表20-2标准正态分布的概率
图表20-1右上方横向写的，是表示概率密度的函数的公式，公式本身非常复杂，估计大多数读者看了会眼花吧。
系数的分母是以圆周率π的平方根的形式出现的，不过，这并不重要（只是为了满足标准化条件），而重要的是：无理数e（纳皮尔常数）的取幂，以及二次函数的指数部分为负的系数。
这正是图像呈之前所述的形状和特征的原因所在。
但后面的内容中不会再出现这个函数，因此简单了解即可，即使后面忘记了也没关系。
这个一是连续型的概率分布。
由于高度y表示的并非概率，而是概率密度，因此，“有宽度的部分的面积才是概率”
这一点，与贝塔分布是一样的。
例如，在满足-1≤x≤1时观察到x的概率，表示为图表20-2中涂有颜色部分的面积，其概率约为0.6826。
20-3正态分布由“μ”
和“σ”
决定
一般的正态分布，可以从标准正态分布中轻而易举地获得，只要把图表按照以下步骤进行变形即可。
步骤1：以y轴为中心，向左右两侧延伸σ倍（σ希腊字母，读作“西格马”
）。
为了满足标准化条件（面积之和为1），各部分的高度需为σ分之1。
步骤2：横向平行移动，直到对应函数顶点的x坐标为μ（希腊字母，读作“缪”
）为止。
现在，针对μ和σ的作用进行说明。
μ是概率分布的平均值。
换言之，即为“挑担人偶的平衡支点”
。
由于其左右对称的，因此位于函数图像的顶点位置。
而σ是被称为标准偏差的指标，表示分布中的“分散”
“扩大”
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