为什么正态分布的曲线向右下方倾斜

以下内容纯属个人理解，并不严谨，但可以有助于记忆。

正态分布是由柱状图每条柱顶部中间点连接而扒蠢成，当柱足够多时，便成了我们拍枝所看见的正态分布图形。偏态系数正负之分完全取决于每个Xi与X的均值之差和Fi的乘积之和，结合柱状图我们可以把Fi看成Xi的个数。以右偏分布为例，均值的右方部分看起来比左方少。但是从标准正态分布转为右偏分布的过程中中位数与均值之间的差距并没有差太多，而中位数左右两侧的X的量是一般多的，可以近似看为均值左右两侧X的量差不多。但是从图像看来右侧明显比左侧低许多，要使右侧X的量等于左侧，右侧的图线只能向右延伸的更多。也就是说均值右侧X的“质量”更高，那么右侧X与均值的差之和的绝对值大于左侧春贺陪，这样的话每个Xi与X的均值之差和Fi的乘积之和大于零。所以偏态系数大于零

正态分布为什么是概率中最重要的分布

：正态分布有极其广泛的实际背景，生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述没茄。例如，在生产条枯侍察件不变的情况下，产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标；同一种生物体的身长、体重等指标；同一种种子的重量；测量同一物体的误差；弹着点沿某一方向的偏差；某个地区的年降水量；以及理想气体分子的速度分量，等等。一般来说，如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果，那么就可以认为这个量具有正态分布（见中心极限定理）。从理论上看，正态分布具有很多良好谈亩的性质 ，许多概率分布可以用它来近似；还有一些常用的概率分布是由它直接导出的，例如对数正态分布、t分布、F分布等。

绩效管理为什么要正态分布

正态分布是许多统计方法的理论基础：如t分布、F分布、x2分布都是在正态分布的基础上推导出来的,u检验也是以正态分布为基础的此外,t分布、二项分布、Poisson分布的极限为正态分布,在一定条件下,可以按正态分布原理来处理

还有就是中心极限定理,在客观实际中有许多随漏瞎族机变量,他们是由大量的相互独立的随机因素的神伍综合影响所形成的,而其中每一个个别因素在总的影响中所起的作用都是微小的,这种随机变量返弊往往近似地服从正态分布这种现象是中心极限定理的客观背景

为什么正太分布在自然界出现如此之广泛，简要介绍正态分布形成机制

［问题］我们企业在进行考核的时候老总还特别强调了考核结果要正态分布。这给考核者造成了很大的压力和难度，有些员工也认为：“既然考核考的是自己目标的完成情况，为什么还要进行正态分布、“变相”地进行人与人进行比较？这不是违背绩效管理的基本思想吗？”［评析］一个群体中，少数人的业绩优异、大部分人业绩达到目标、另一小部分人绩效差强人意，整体看成这个群体的员工业绩水平呈正态分布。这是符合概率统计原理和客观实际的。绩效管理特别强调针对每个员工磨慧制定绩效计划，通过计划、指导以及评价这个循环过程来不断改进、提升员工的业绩，绩效考核时评价的是个人绩效计划的完成情况。而人比人的考核方式是为了迎合“考核是为了区分员工业绩”的目的、并在缺乏科学合理的方汪游正法的情况下为一些企业所采用的绩效考核方法。客观上讲，强制正态分布不是科学的做法。但在企业刚实行绩效考核前两三年内，强制正态分布却是促进各级管理者提升管理水平的有效手段。因为在实行绩效管理的初始阶段，各级管理者对于绩效指标体系的理解和如何为各位员工制定一个合理的绩效目标尚是一个经验积累过程，如果不进行强制的正态分布、管理者缺乏管理的压力和一致的评价标准，对于那些要求严格的领导，其对员工制定的绩效目标可能过高、尺度把握严格、由其评价出来的下属的绩效成绩必然会普遍偏低，而对于乐于当“好好先生”的领导，其为下属制定的目标可能过低、缺乏挑战性，在评价的过程更可能担心激化与员工的矛盾而趋向给予差异不大的成绩，困悔导致下属绩效成绩普遍偏高或者拉不开差距而，这样就产出了更大的不公平性，并缺少让管理者提升管理水平的动力。如果一开始公司就有强制正态分布的要求，各级管理者在制定绩效目标的时候就会更加仔细考虑各方面因素，从而为每位员工制定一个比较公平合理的绩效目标。这样经过若干时间的实践和提高之后，每位管理者掌握了制定绩效目标的科学方法和丰富经验，到那时候，即使不进行强制正态分布，由于员工的绩效目标合理，正常评价出来的业绩也自然成正态分布了。这就是我们进行强制正态分布的目标，也就是说进行强制正态分布的目标就是到某一日我们可以不需要强制正态分布。作者：益华时代高级咨询师 陈仁忠

正态分布是最大熵的分布，这是对迅芦于封闭的系统而言存在概率最大的分布。

然而自然界最常见的分布并非是正态分布，对于热力学语言之下，这是因为自然界大多数的厅配系统都并不是完美的处于热力学平衡态的封闭系统。在数学的视角下，它们彼此之间不是独立的，而是存在错综复杂的相互作用，不适用中心极限定理。严格的来说，自然界几亩伏带乎处处都是开放的、有各种相互作用的系统，还存在许多自组织系统，即那些可以从比较混乱的初始状态，仅仅是由其局域的动力学规则，演化成有规律的体系的系统。

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