並非所有資料集合都是離散的、可以指定確切數值的概率分布，其中也有數值型的概率分布，最典型的便是正態分佈。
離散型資料就像一塊塊墊腳石，可以從乙個數值跳到另乙個數值，同時每個數值之間都有明確的間隔。連續型資料往往通過測量得到，而不是通過計數得到，測量結果在很大程度上取決於測量精度要求。
在處理連續資料的時候，實際上是考慮乙個可以接受的精度，比如我們想要10英吋的細線，但實際上這種測量本身並不精確，我們可能要的只是能滿足一定範圍的細線就可以了，比如9.5英吋到10.5英吋之間的細線。也因為如此，在連續概率分布中，我們想求一確定無疑的數值的概率時會發現其始終為0，因為根本難以達到那種精度。
對於離散概率分布，我們關心的是取得乙個特定數值的概率，而對於連續概率分布來說，我們關心的是取得乙個特定範圍的概率。
概率密度函式描述連續隨機變數的概率分布，它給我們指出了該概率分布的形狀，並開闢了計算概率的道路。
正態分佈之所以被稱為正態，是因為它的形態看起來呵護理想，在遇到測量值之類的大量連續資料時，你通過很期望資料符合這種形態。
μ
\muμ指出曲線的**位置，δ
2\delta^2
δ2指出分散性，這也意味著δ
2\delta^2
δ2越大，正態分佈曲線越扁平、越寬。值得指出的是，在正態分佈中，概率密度始終不可能為0，因為不管多少難發生但多少有些可能。
1、確定分布與範圍：如果正態分佈適用於所遇到的情況，那看看是否能求出均值和標準差。因為只有先得知這些，我們才能只有正態分佈的特性。
2、標準化：利用標準分來將其他非標準正態分佈轉化成n(0,1)標準正態分佈。z=x
3、利用概率表查詢概率：通過標準分，利用標準正態概率表可以查詢任何z值，進而查出相應概率p(z
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