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简单地说，μ就是数学期望.如图1，它恰好是曲线最高点的横坐标，直线 就是曲线的对称轴，可见μ决定了正态分布密度曲线的位置.随机变量X的大部分的值都集中在μ的附近，从曲线的图形可以直观地看出随机变量的这个特征.
在实际生产中，对产品所规定的标准常常就是参数μ.如：一个车间要生产一批直径为20mm的轴，其中规定的直径20mm就是μ，工人生产时总是努力要让产品符合规定的标准，因此直径X出现在20mm附近的概率最大. 
参数 ，表示随机变量X偏离平均值μ的程度，即“标准差”.从图2可以清楚地看出， 的大小反映了X的分散程度.当μ一定时， 越大，曲线越“矮胖”，X的取值越分散，远离μ的值出现的概率就越大；反之，当 越小，曲线越“瘦高”，X在μ的附近出现的可能性越大.可见， 决定了正态分布密度曲线的形状.