1. 模型介绍
在统计学里面，正态分布是一种很常见的模型，像人的寿命、血压、考试成绩、测量误差等等，都属于正态分布。
为什么正态分布模型很常见呢？
根据中心极限定理，如果一个事物受到多种相互独立的随机因素的影响，不管每个因素本身是什么分布，最终结果都属于正态分布。
许多事物都受到多种因素的影响，所以导致正态分布很常见。
正态分布的特点，是大部分数据都离平均值很近，几乎不可能出现极端异常的值。所以在现实世界中，你看不到一吨重的老鼠，也看不到一斤重的大象。
2. 应用举例
正态分布在生产管理中经典应用是「六西格玛」方法，简写为「6σ」，也就是对产品属性进行建模，明确误差要减小到什么程度，产品合格率才算达标。这样企业就有了量化的目标，从而可以花大力气去改善产品的质量。
假设有一家专业制造汽车配件的公司，生产一种直径为 21 毫米的螺丝，误差不能超过 1 毫米，也就是说，螺丝直径范围必须在 20-22 毫米之间，否则有可能导致安全事故，因此必须做好产品质量管理。
由于螺丝直径的误差是很多种随机因素导致的，例如金属质量的变化、机器振动、温度和速度的波动等等，所以根据中心极限定理，推断螺丝的直径应该服从正态分布。
公司不可能精确地测量每一个螺丝的直径，通常会采取随机抽样的方法，根据样本来计算平均值和标准差，假设平均值是 21 毫米，6σ 等于 1，也就是说，基准标准差等于 1/6，如果能够达到这个标准，那么生产出来的产品质量就是比较可靠的，产品合格的概率高达 99.99968%，这并不容易，需要持续改进才有可能做到。
管理的实践，并不是计算出标准差就万事大吉，而是需要做很多非常艰巨的工作，来使得实际的标准差确实降到基准值以内。
我们学习分析思维模型，也不是理解了它的原理就好了，而是要把它应用到实践中，用它来解决现实中遇到的难题。
小结
虽然世界是复杂多变的，但是多种独立因素综合起来的结果，又能用简单直观的正态分布模型来解释，这充分体现了数学之美。
用数学和图表来展现分析思维模型，能够帮助我们更好地理解世界运行的规律。
掌握多种分析思维模型，能够提高我们推理、解释、设计、沟通、行动、预测和探索的能力，从而实现对世界更加细致的理解。
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