什么是高斯分布？是不是正态分布？两者有什么区别？ 高斯分布，也称正态分布，又称常态分布.对于随机变量X，其概率密度函数如图所示.称其分布为高斯分布或正态分布，记为N（μ，σ2），其中为分布的参数，分别为高斯分布的期望和方差.当有确定值时，p(x)也就确定了，特别当μ=0，σ2=1时，X的分布为标准正态分布.μ正态分布最早由棣莫佛于1730年在求二项分布的渐近公式时得到；后拉普拉斯于1812年研究极限定理时也被引入；高斯（Gauss）则于1809年在研究误差理论时也导出了它.高斯分布的函数图象是一条位于x轴上方呈钟形的曲线，称为高斯分布曲线，简称高斯曲线.1809年，高斯(Carl Friedrich Gauss，1777—1855)发表了其数学和天体力学的名著《绕日天体运动的理论》.在此书末尾，他写了一节有关“数据结合”（data combination）的问题，实际涉及的就是这个误差分布的确定问题.他的做法与拉普拉斯相同.但在往下进行时，他提出了两个创新的想法.一是他不采取贝叶斯式的推理方式，测量误差是由诸多因素形成，每种因素影响都不大.按中心极限定理，其分布近似于正态分布是势所必然.其实，早在1780年左右，拉普拉斯就推广了狄莫佛的结果，得到了中心极限定理的比较一般的形式.可惜的是，他未能把这一成果用到确定误差分布的问题上来.高斯的第二点创新的想法是。
高斯分布的特征是什么？什么事极限误差？误差值通常取多少位？什么是真值的最佳值？ 正态分布又名高斯分布，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.因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线.我们通常所说的标准正态分布是μ=0，σ=1的正态分布.曲线特征.
高斯分布，指数函数，余误差有什么关系 指数函数的高斯分布就是误差。且a>；，高斯函数在厄尔米特多项式的定义中起着重要作用。高斯函数在图像处理中用作预平滑核（参见尺度空间表示），而且是进行傅立叶变换的函数。
为什么误差总是服从高斯分布 准确的说法应该是：“测量中的偶然误差是服从正态分布的”，也许没有办法说明这是为什么，但这的确是经过无数人的实践所证明了的，实践结果就是如此。
高斯分布的特征是什么？什么事极限误差？误差值通常取多少位？什么是真值的最佳值？
