【标准正态分布的方差为】在统计学中，正态分布是最常见、最重要的概率分布之一。其中，标准正态分布是正态分布的一个特例，具有特殊的性质和广泛的应用。了解标准正态分布的方差对于理解其特性以及后续的统计推断非常重要。
一、
标准正态分布是指均值为0、标准差为1的正态分布，通常记作 $ N(0, 1) $。在这一分布中，方差是一个关键参数，它反映了数据围绕均值的离散程度。
根据定义，标准正态分布的方差为1。这意味着，数据点与均值（0）之间的平均平方距离为1。这一特性使得标准正态分布在概率计算、假设检验、置信区间构建等方面具有极大的便利性。
此外，标准正态分布是许多统计方法的基础，如Z检验、回归分析等，都依赖于其方差为1的特性。
二、表格展示
| 概念 | 描述 |
| 分布名称 | 标准正态分布 |
| 均值（μ） | 0 |
| 方差（σ²） | 1 |
| 标准差（σ） | 1 |
| 概率密度函数 | $ f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{x^2}{2}} $ |
| 应用领域 | 假设检验、置信区间、Z分数计算、回归分析等 |
三、小结
标准正态分布的方差为1，这是其最核心的特征之一。掌握这一点有助于更好地理解其他正态分布的性质，也便于进行实际数据分析和统计建模。无论是学术研究还是工程应用，标准正态分布都是不可或缺的重要工具。