小伙伴们又见面了！在转载了三期推友的文章后，马保国老同志给我说：“小伙子你不讲武德，快更新你的统计学习之路系列，要不然我就取关了！” 一听说要掉粉，我啪地一下就站起来了，很快啊！赶紧打开电脑思考更一期什么内容。

     哈哈，事实是有小伙伴给我发私信说希望我把“天坑系列”坚持更下去，并希望我更新一些基础的统计学内容。采纳大家的建议，本期我们要更新一个贯穿统计学始终的数据分布： 数据分布之正态分布。为了更好的阅读体验，请大家点击下方链接，有请洛天依同学为我们演奏一曲(这里先卖个关子)~~~

正态分布-天儿/洛天依/徵羽摩柯 

一、何为“数据的分布”

      在对正态分布正式介绍之前，我们先解决一个疑问：何为数据的分布？

      有概率论基础的小伙伴们都知道概率论是一门研究随机事件的科目，为了研究事件的随机性，我们引入了概率测度、样本空间等等专业名词。和概率论一致，统计学将所有研究对象的数量方面抽象为随机变量，概率论中描述常见随机现象的概率分布模型，则是统计学开展研究的理论支撑。

      我说“停停”，能不能说点通俗易懂的话？

      通俗来讲，数据的分布描述了随机变量变化的规律，揭示了待研究对象在数量方面变动的特征。通过数据分布我们便可以了解随机事件变化的全貌。借助数据分布，我们可以对数据变动的全貌进行简要概括。根据随机变量取值形式的不同，可分为离散型随机变量的分布和连续型随机变量的分布。

      比如抛硬币的结果记为正面和反面，就符合的是离散型随机变量分布的二项分布；而现实生活中很多变量取值都是连续的，这就产生了连续型随机变量的分布。这众多的连续型随机变量分布中，有一种地位尊贵的分布叫作正态分布。

     现实生活中很多变量的分布都服从正态分布，比如大家的身高呢，都会在一个区间内波动，并且这个区间里在均值附近的人数是最多的。又比如人的智商，阅读本文的小伙伴们智商虽有差异，但大多处在85-115之间。而智商处在85~115的人类能占到总体约70%。人类智商的均值虽处在100附近，但总会存在一些智商超群的人，这类人我们称之为天才，比如爱因斯坦老爷子。

二、从正态分布与最小二乘法谈起

     有小伙伴可能会问：“正态”二字代表什么？为什么我学过的“正态分布”叫作“高斯分布”呢？为什么在线性回归的假设里有误差项  呢？看完接下来的故事，大家就明白啦~~~

      故事发生在十八世纪中