1. 正态分布

自然界中存在大量的正态分布，比如女性的身高：

正态分布的英文名为：Normal Distribution，台湾翻译为常态分布，可见一斑。可是为什么这么常见呢？

1.1. 高尔顿钉板

一颗弹珠一路滚下来会多次选择方向，最终的分布会接近正态分布：

自然界中为什么会有那么多正态分布？下面开始胡诌了。

比如开头提到的女性身高，受到多个因素的影响，比如：

• 父母身高
• 家里面的饮食习惯，比如吃素还是吃荤，吃牛肉还是吃猪肉
• 是否喜欢运动，喜欢什么运动

这些影响，就好像高尔顿钉板中的钉子：

要不对身高产生正面影响，要不对身高产生负面影响，最终让整体女性的身高接近正态分布。

中心极限定理说了，在适当的条件下，大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛于正态分布，其中有三个要素：

• 独立
• 随机
• 相加

每次采样受到各种随机性的支配，就好像钉板中的钉子，对采样结果进行或者正面、或者负面的影响，最终让结果形成了正态分布。

1.2. 标准高斯分布（标准正态分布）

1.3. 现实意义

举几个例子

1.3.1. 快速找到停车位

购物商场停车都呈现出正态分布，正对着商场入口的地方停车数量最多，也就是正态曲线的“峰值”，在入口左右两侧的停车数量逐渐变少，即曲线两端下滑的“尾巴”。

你知道这个规律后，下次停车直接选择上次入口两端车少的地方进入，找到停车位的概率就很多了。

1.3.2. 员工绩效

大部分员工的业绩，都是一般的，做得特别好的非常少，做得特别差的也不多见。这就是为什么绩效管理领域，会用“活力曲线”来考核业绩。