1 ， 正态分布 ：

1. 公式 ：
   
2. 图 ：
   
3. 意义 ：
   μ ： 平均数
   derta ： 标准差

2 ，期望 ：

1. 射手打中几环的概率 ：
   
2. 期望 ： 假设打 100 次，他大概能射中的平均分数是多少 ？
   
3. 总结 ：
   期望 = 求和(次数i × 概率i) / 总次数
4. 期望是否等于平均数 ： 正态分布等于，非正态分布不等于
   

3 ，方差 ： ( 数据 - 期望 )^2 的加和

1. 意义 ： 数据的波动强度
2. 例子 ： 甲乙两个车间生产零件，产生次品的概率如下
   
3. 问 ： 各自生产 1000 件商品，平均次品数，方差，哪个车间的产品质量好
   1 ，甲次品数，期望 ： E(X) = 加和 ( 数量 × 概率 ) = 1.7
   2 ，乙次品数，期望 ： E(Y) = 1.7
4. 分析 ： 期望一样，那就求方差，看他的波动
5. 求方差 ： ( 数据 - 期望 )^2
   
6. 哪个质量好 ：
   方差小的比较稳定，所以 ： 乙厂质量更好