【标准正态分布的方差为】在统计学中，正态分布是一种非常重要的概率分布，广泛应用于自然科学、社会科学和工程等领域。其中，标准正态分布是正态分布的一个特例，具有重要的理论意义和实际应用价值。本文将简要总结标准正态分布的基本特征，并重点介绍其方差。
标准正态分布是指均值为0，标准差为1的正态分布，通常用符号 $ N(0, 1) $ 表示。它的概率密度函数为：
$$
f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{x^2}{2}}
$$
由于标准正态分布的均值为0，因此其方差直接反映了数据点与均值之间的偏离程度。根据数学推导，标准正态分布的方差为1。
以下是关于标准正态分布的一些关键参数总结：
| 参数名称 | 数值 |
| 均值（μ） | 0 |
| 方差（σ²） | 1 |
| 标准差（σ） | 1 |
| 概率密度函数 | $ \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{x^2}{2}} $ |
通过了解标准正态分布的方差，我们可以在进行假设检验、置信区间估计以及数据标准化等统计分析时，更加准确地理解和应用相关方法。此外，许多统计量在经过标准化后都服从标准正态分布，这使得它成为统计推断中的核心工具之一。
总之，标准正态分布的方差为1，这是其基本且重要的性质之一。掌握这一知识有助于更深入地理解正态分布的应用和统计分析的原理。
