在统计学和概率论中，正态分布是一种非常重要的连续概率分布。它通常被称为高斯分布，以纪念德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯。正态分布广泛应用于自然科学、社会科学以及工程领域，因为它能够很好地描述许多自然现象和社会现象。

正态分布的特点在于其概率密度函数呈钟形曲线，这意味着大多数数据点集中在平均值附近，而远离平均值的数据点则逐渐减少。这种对称性使得正态分布在数据分析和预测中具有很高的实用价值。

正态分布的核心参数包括均值（μ）和标准差（σ）。均值决定了分布的中心位置，而标准差则反映了数据的离散程度。具体来说，较大的标准差意味着数据点更分散，而较小的标准差则表示数据点更加集中。

正态分布的一个重要特性是“68-95-99.7法则”，也称为经验法则。根据这一法则，在一个正态分布中：

- 大约68%的数据点位于均值的一个标准差范围内；

- 大约95%的数据点位于均值的两个标准差范围内；

- 大约99.7%的数据点位于均值的三个标准差范围内。

此外，正态分布还满足中心极限定理，该定理指出，当样本量足够大时，无论原始数据的分布如何，其样本均值的分布都会趋向于正态分布。这一性质使得正态分布在实际应用中极为普遍。

总之，正态分布作为一种基础的概率模型，在理论研究和实践应用中都占据了重要地位。理解并掌握正态分布的相关概念和特性，对于深入学习统计学和其他相关学科至关重要。