正态分布性质（正态分布有何用?）

有段时间，同学活动比较多，每次班长在群内召集接龙的时候，有位同学的接龙会括号（大概率）或者（中概率）。那好，今天我们就来说说概率这个事情。

这位同学的说法其实是在用统计学的正态分布模型来说明自己的参与可能性的。

具体见下图，那么就来翻译一下他的意思：

1、大概率：99.7%，也就是说我肯定参加；

2、高概率：95.5%，也就是说如果没有意外，我确定参加。意外就是指还有5%的可能参加不了。

3、中概率：68.3%，也就是说我能来不能来要取决于其他因素，这些因素占据了大概30%的概率。

我们继续拆解，那么正负偏差说明什么，呵呵，其实是说我确定参加，但是有可能提前到或者延后到。

可以说，这位同学的概率思维与中文的文字相结合，更显得准确，难怪他经营的公司增长率高，这与他日常语言中透露出来的概率思维不无关系吧。

实际上，正态分布的应用远不于此。

例如，在制造业中，就经常用正态分布来控制产品的直通率。例如，在生产线上，从一条line的头，经过传送带流水线作业，产品达到产线的尾部，完成QC，整体做完，你的直通率越高，意味着你的废品，瑕疵品越少，浪费越少。统计学大师戴明来自美国，但是让他声名鹊起的，却是在日本，也就是QC，其中，重要的生产提升基础就包含正态分布。而改善，就是不断的降低标准差。因此，我们觉得日本的产品耐用，精密，其实，背后就蕴含着正态分布等统计学基础在其中。

其实，日本的要求还不算最高的，在美国，韦尔奇时代的通用电气，以及motorola等公司，都是六个西格玛的信徒。六个西格玛为何物？就是将产品良品率控制在百万分之5以内。