正态分布概率：1σ、2σ、3σ、4σ深度解读

今天咱们来聊聊数据分析里一个超级重要的概念——正态分布。这玩意儿看起来高大上，其实理解起来没那么难。 你要是搞数据分析，不懂这个，那可真是“巧妇难为无米之炊”啊！

先简单说一下，正态分布就像一个完美的钟形曲线，中间高两边低，对称得像一面镜子。很多自然现象和社会现象的数据都符合或者近似符合这种分布，比如人的身高、体重，产品的尺寸等等。 理解了正态分布，就能更好地理解数据背后的规律，做出更准确的预测和决策。

那咱们今天要重点聊聊的是，这个钟形曲线的“分水岭”——1σ、2σ、3σ、4σ这些值到底代表什么。

想象一下，你把这个钟形曲线按照一定的比例划分成几块，就像切蛋糕一样。 这些划分点就用σ（西格玛）来表示，它代表的是数据的标准差。标准差越大，数据越分散；标准差越小，数据越集中。

1σ (一个标准差)： 这个区域内包含了大约68%的数据。也就是说，如果你的数据符合正态分布，那么大约有68%的数据会落在平均值加减一个标准差的范围内。这就像一个“中等水平”的区域，大部分数据都集中在这里。 举个例子，如果平均身高是175厘米，标准差是5厘米，那么大约68%的人的身高会在170厘米到180厘米之间。

2σ (两个标准差)： 这个区域包含了大约95%的数据。 95%啊，这可是相当高的比例了！ 这意味着绝大多数数据都集中在这个范围内。在上面的