python中normal是什么
python中normal是正态分布又名高斯分布，是人们最常用的描述连续型随机变量的概率分布。
在金融学研究中，收益率等变量的分布假定为正态分布或者对数正态分布(取对数后服从正态分布)。因为形状的原因，正态分布曲线也被经常称为钟形曲线。
正态分布随机数的生成函数是normal()
怎样求正态分布
求正态分布的方法有很多，其中一种常用的方法是使用标准正态分布表进行查找。
标准正态分布表是根据标准正态分布的性质制作的，包含了正态分布的累积概率值。
通过将原始数据进行标准化处理（即将数据转换为符合标准正态分布的形式），然后在标准正态分布表中查找对应的累积概率值，就可以求得相应的正态分布的概率。
这种方法适用于已知均值和标准差的正态分布情况。
另外，还可以使用统计软件如Python、R等进行计算和模拟来求解正态分布。
通过生成符合正态分布特征的随机数样本，并进行统计分析，可以得到正态分布的相关参数和概率信息。
总之，求解正态分布需要使用相应的统计方法和工具，以获得符合要求的结果。
步骤/方式一
标准正态分布密度函数公式：正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。
步骤/方式二
若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。
正态分布方差求法
正态分布方差公式：f(x)=[1/(√2π)t]*e^[-(x-u)^2/2(t^2)]，方差的概念与计算公式，例如两人的5次测验成绩如下：X：50，100，100，60，50，平均值E(X)=72；Y：73，70，75，72，70平均值E(Y)=72。
平均成绩相同，但X不稳定，对平均值的偏离大。方差描述随机变量对于数学期望的偏离程度。单个偏离是消除符号影响方差即偏离平方的均值，记为E(X)：直接计算公式分离散型和连续型。推导另一种计算公式得到：“方差等于各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数”。其中，分别为离散型和连续型计算公式。称为标准差或均方差，方差描述波动程度。
1. 正态分布方差的求法是通过计算数据与均值的差的平方和的平均值来得到。
2. 这是因为正态分布是一种连续的概率分布，其特点是均值和方差能够完全描述其分布情况。
方差是衡量数据分散程度的重要指标，通过计算方差可以更好地了解数据的分布情况。
3. 在实际应用中，正态分布方差的求法可以通过使用统计软件或编程语言来实现，例如使用Excel中的VAR函数或Python中的numpy.var函数等。
同时，还可以通过对数据进行可视化分析来更好地理解数据的分布情况。
由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称,对于任一正态总体,其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。
2.
为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。
3.
若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。