正态分布，又称高斯分布，是概率论与统计学中最为核心和常见的连续概率分布之一。其图形呈对称的钟形曲线，由均值（μ）和标准差（σ）两个参数完全确定：均值决定了分布的中心位置，而标准差则描述了数据的离散程度。在现实世界中，许多自然和社会现象，如人类身高、考试成绩或测量误差，都近似遵循正态分布，这得益于中心极限定理——该定理指出，在满足一定条件下，大量独立随机变量的均值会趋近于正态分布。
正态分布的重要性不仅体现在其普遍性上，还在于它为统计推断提供了基础。例如，在心理学和管理学研究中，我们常假设变量服从正态分布以进行假设检验或回归分析；若数据偏离正态性，则可能导致认知偏差或决策错误，如过高估计极端事件的可能性。理解正态分布有助于我们更客观地解读数据，避免过度依赖直觉判断。
对于希望深入探索的读者，我推荐阅读Sir Ronald Fisher的《Statistical Methods for Research Workers》或Karl Pearson的相关论文，这些经典著作系统地阐述了正态分布在科学中的应用。掌握这一概念，能帮助我们在复杂决策中识别潜在偏差，提升认知的准确性。