正态分布的概率密度函数，总体标准差σ愈大，曲线低而宽，随机变量在平均值μ附近出现的密度愈小；总体标准差σ愈小，曲线高而窄，随机变量在平均值μ附近出现的密度愈大。

对于均值为μ，标准差为σ的正态分布曲线，在相同μ值下，σ值愈大，曲线愈尖锐，随机变量的分数性愈小。

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正态分布中的标准差σ越大，意味着测定精度高。

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正态分布函数的标准偏差越大，表示随机变量在（）附近出现的密度越小。

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正态分布图中，标准偏差是f（x）曲线的形状参数，标准差越大，曲线高而窄，随机变量在平均值附近出现的密度越大。

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在质量检验中，总体的标准差一般不易求得，通常取用样本的标准差。

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正态分布的两个重要参数μ、σ，分别代表（）。

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正态分布含有三个参数，它们是μ，σ和e。

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任何服从正态分布的随机变量ξ取值与平均值u的距离超过3σ的可能性仅有（）。

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凡是计量值数据，它们的概率分布，都将遵从正态分布。

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