什么是高斯分布是不是正态分布两者有什么区别 什么是高斯分布是不是正态分布两者有什么区别
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高斯分布，又叫正态分布，又叫正态分布。
对于随机变量x，其概率密度函数如图。
称为高斯分布或正态分布，记为n，这里是分布的参数，是高斯分布的期望和方差。
当有确定值时，p确定，特别是μ=0，σ2=1时，x的分布是标准正态分布。
μ正态分布最早是1730年由狄墨夫在推导出二项分布的渐近公式时得到的。1812年研究极限定理时也引入了后拉普拉斯。高斯也是在1809年研究误差理论时推导出来的。
高斯分布的函数图像是位于X轴上方的钟形曲线，称为高斯分布曲线，简称高斯曲线。
1809年，高斯发表了他著名的《天体绕日运动理论》，该理论以数学和天体力学著称。
在这本书的最后，他写了一节关于“数据组合”的内容，其实涉及到误差分布的确定。
他的方法和拉普拉斯一样。
但在他继续的过程中，他提出了两个创新的想法。
第一，他不采用贝叶斯推理，测量误差是由多种因素形成的，每种因素影响都不大。
根据中心极限定理，其分布类似正态分布是必然的。
事实上，早在1780年左右，拉普拉斯就扩展了Demover的结果，得到了更一般形式的中心极限定理。
不幸的是，他未能将这一成果应用于确定误差分布的问题。
高斯的第二个创新点是:他把问题颠倒过来，先承认算术平均是应该取的估计，然后求出误差密度函数，这是正态分布。
概率分布。
正态分布是两个参数μ和σ2的连续随机变量的分布。第一个参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是这个随机变量的方差，所以正态分布表示为n。
服从正态分布的随机变量的概率规律是取值于μ附近的概率较高，取值于远离μ的概率较小；σ越小，μ附近越集中，σ越大，越分散。
正态分布密度函数的特征是最大值在μ，零值在正无穷，拐点在μ σ。
它的形状是中间高，两边低，图像是位于X轴上方的钟形曲线。
当μ = 0，σ 2 = 1时，称为标准正态分布，记为n。
当μ维随机向量具有相似的概率规律时，就说随机向量服从多维正态分布。
多元正态分布具有良好的性质。比如多元正态分布的边缘分布仍然是正态分布，任意线性变换得到的随机向量仍然是多维正态分布，尤其是其线性组合是一元正态分布。
正态分布最早是由A. de moivre在二项式分布的渐近公式中得到的。
C.f .高斯在研究测量误差时从另一个角度推导出来的。
页（page的缩写）拉普拉斯和高斯研究了它的性质。
高斯的作品对后世影响很大。他同时给正态分布起了个“高斯分布”的名字。后世之所以给他最小二乘法的发明权，也是因为这项工作。
高斯是一位伟大的数学家，他的重要贡献数不胜数。
但今天的德国高斯头10马克钞票，印的是正态分布的密度曲线。
这传达了一个思想:在高斯所有的科学贡献中，对人类文明影响最大的就是这一个。
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