标准正态分布是一种特殊的正态分布，其期望值为0，方差为1，具有如下性质：
对于标准正态分布的概率密度函数而言，其在x = 0处取得峰值，对称于x轴，左右两侧的面积相等。
标准正态分布的累积分布函数可以用表格或计算机程序计算得出，且具有如下性质：
(1) 在x = 0处取得0.5的最大值； (2) 对于任意的实数x，有P(Z ≤ x) + P(Z > x) = 1； (3) 对于任意的实数a和b，有P(a ≤ Z ≤ b) = P(Z ≤ b) - P(Z ≤ a)。
标准正态分布具有重要的标准化性质，可以将一般的正态分布转化为标准正态分布，从而便于处理和比较不同正态分布之间的性质。
标准正态分布的随机变量可以通过反向计算得出概率值或分位数，具体方法为利用标准正态分布的累积分布函数求解。
标准正态分布在统计学、金融学、物理学等领域中具有广泛的应用，如在假设检验、置信区间估计、风险分析等方面发挥重要的作用。
正态分布的期望和方差为：
期望：ξ期望：Eξ=x1p1+x2p2+……+xnpn
方差：s²方差公式：s²=1/n[(x1-x)²+(x2-x)²+……+(xn-x)²]。
