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?自然现象：如人的身高、体重，或者物理实验中的测量误差。
?社会现象：如考试成绩分布、股票价格波动。
3 机器学习
正态分布用于特征工程、降维和模型假设。例如：
?数据标准化（标准正态化）：提高算法的收敛速度和性能。
?高斯混合模型（GMM）：用于聚类和密度估计。
4 质量管理
在工业中，通过正态分布分析产品质量控制，判断制造误差是否在允许范围内。
5 金融分析
正态分布用于资产收益的建模，帮助衡量风险（如计算 VaR）。
