正态分布是不是大部分领域都适用
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生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述.例如,在生产条件不变的情况下,产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标；同一种生物体的身长、体重等指标；同一种种子的重量；测量同一物体的误差；弹着点沿某一方向的偏差；某个地区的年降水量；以及理想气体分子的速度分量,等等.一般来说,如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果,那么就可以认为这个量具有正态分布（见中心极限定理）.从理论上看,正态分布具有很多良好的性质 ,许多概率分布可以用它来近似；还有一些常用的概率分布是由它直接导出的,例如对数正态分布、t分布、F分布等.
中心极限定理（central limit theorem）是概率论中讨论随机变量序列部分和的分布渐近于正态分布的一类定理.这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量近似服从正态分布的条件.
设随机变量X1,X2,.Xn,.相互独立,服从同一分布,且具有数学期望和方差：E（Xk）=μ,D（Xk）=σ^2>0(k=1,2.),则随机变量之和的标准化变量的分布函数Fn（x）对于任意x满足limFn（x）=Φ（x）, 其中Φ(x)是标准正态分布的分布函数.
