如果我们将大量具有不同分布的随机变量加起来，所得到的新变量将最终具有正态分布。这就是前文所述的中心极限定理。
服从正态分布的变量总是服从正态分布。例如，假设 A 和 B 是两个具有正态分布的变量，那么：
A x B 是正态分布A + B 是正态分布
因此，使用正态分布，预测变量并在一定范围内找到它的概率会变得非常简单。
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