正态和瑞利分布有什么区别?

正态分布和瑞利分布都是描述数据分布的统计模型，但形状和应用场景不同。正态分布呈对称的钟形曲线，数据集中在平均值附近；瑞利分布呈右偏斜，适合描述非负随机变量，如信号强度或风速。

区别

正态分布：数据对称分布在平均值两侧，标准差决定曲线宽度。自然界中很多现象符合这种分布，比如身高测量值。平均值和中位数相同，概率密度函数包含指数项和平方项。

瑞利分布：数据集中在零附近，随着数值增大概率逐渐降低。常用于分析二维向量幅度，如无线电信号或海浪高度。概率密度函数只含一个参数，且所有数据点必须大于等于零。