高斯分布，也称为正态分布，是一种常见的连续概率分布。其概率密度函数（PDF）的公式为：
\[ f（x） = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} \exp\left（ -\frac{（x - \mu）^2}{2\sigma^2} \right） \]
其中：
\（ \mu \） 是均值，表示分布的中心，也就是数据的期望值。
\（ \sigma^2 \） 是方差，表示数据的离散程度。
\（ \sigma \） 是标准差，是方差的平方根。
\（ x \） 是随机变量。
这个公式用于描述一个随机变量 \（ X \） 的概率分布，其中 \（ X \） 服从均值为 \（ \mu \） 和标准差为 \（ \sigma \） 的正态分布。高斯分布在自然界和社会科学中非常常见，例如人的身高、体重、考试成绩等许多现象都符合正态分布。