我的生活随笔这位考生近期模拟考的分数分别为580,600,680,620，四次考试的平均值为620分，标准差为37.4，而一个学生的成绩可以近似看做正态分布。
正态分布概念是由德国的数学家和天文学家棣莫弗（Moivre）于1733年首次提出，但当时他并没有正态分布更多的应用成果，所以并没有什么名气。文章源自略懂百科-
到了19世纪，高尔顿和凯特勒把正态分布用在了其他学科上，他们用实际的行动开拓了应用统计学，为数理统计学的产生奠定了基础。文章源自略懂百科-
那么这么厉害的正态分布到底讲的是什么呢？别急，我们先来看看高尔顿是怎么研究的。文章源自略懂百科-
有一块贴在墙上的木板，木板上有一些水平钉子，它们彼此的距离均相等。让一些小球从木板上方的入口处自由落体，经过一次次碰撞后，这些小球最终掉落到下方的竖槽中。文章源自略懂百科-
像这种左右对称，两头低，中间高的曲线我们称它为正态分布，又因其曲线呈钟形，人们又经常叫它钟形曲线。文章源自略懂百科-
生活中各种各样的因素就像高尔顿钉板实验中的钉子一样，对我们各个方面产生了大大小小的影响，使得最后的结果分布趋近于正态分布；文章源自略懂百科-
这个前提相信大家可以很好地理解，如果我们抽取的人的时候，只抽抽长的高的或者只抽取长得矮的人，那么结果自然不符合正态分布。文章源自略懂百科-
也就是说，如果影响结果的因素之间并没有太大的关系，那么这些因素可以看成是相互独立的，这样结果才能符合正态分布。文章源自略懂百科-
父母长得高还是矮对营养的补充没有很大的关系，跟是否热爱运动也没有关系，所以可以看成是相互独立的因素，所以身高的人群分布曲线自然就符合正态分布。文章源自略懂百科-
这是因为导致财富差距的因素比如教育资源，家庭背景，工作单位相互影响，并不独立。文章源自略懂百科-
这么来看的话，家庭，教育，工作3个因素产生了1+1+1＞3的结果；而相互独立的因素应该是1+1+1=3（加法）。文章源自略懂百科-
但是后来统计学家们发现，既然这些因素相互影响，那么完全可以把这些相互影响的因素看做乘法，接下来我们通过对数把乘法转换为加法。文章源自略懂百科-
总的来说，正态分布解释了自然界中大部分常见的分布问题，但事情的结果往往还是由自己决定的。文章源自略懂百科-
如果想在高考（或者考研，国考）这个战场上取得更好的成绩，走进更好的学术殿堂，那么还是需要不断地提升自己，减小随机性（标准差）。文章源自略懂百科-
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