正态分布是一种连续型的概率分布，也被称为高斯分布。它由两个参数决定，即期望值和方差。
期望：
正态分布的期望值等于其均值μ，即E（X） = μ。期望值μ表示分布的中心位置，也是分布的对称轴。如果将正态分布的概率密度函数画成曲线图，其最高点就在μ处。
方差：
正态分布的方差等于其标准差σ的平方，即Var（X） = σ²。方差σ²表示分布的离散程度。方差越大，分布越离散；方差越小，分布越集中。当σ为1时，正态分布被称为标准正态分布。
正态分布的概率密度函数可以写作：
\[ f（x） = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} \exp\left（-\frac{（x-\mu）^2}{2\sigma^2}\right） \]
其中，exp是自然对数的底数e的指数函数。
这些参数μ和σ决定了正态分布的形状和位置。μ决定了分布的中心，而σ决定了分布的宽度或离散程度。标准正态分布是μ=0, σ=1的正态分布，它在统计学和概率论中有着广泛的应用。