u：数学期望或均值，是最有可能出现的结果。
σ2：方差，数据的分散程度。
正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ，σ2）。
μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。
σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。
扩展资料：
正态分布曲线性质：
1、当x＜μ时，曲线上升；当x＞μ时，曲线下降。
当曲线向左右两边无限延伸时，以x轴为渐近线。
2、正态曲线关于直线x=μ对称。
3、σ越大，正态曲线越扁平；σ越小，正态曲线越尖陡。
4、在正态曲线下方和x轴上方范围内区域面积为1。
3σ原则：
P(μ-σ＜X≤μ-σ)=68.3%
P(μ-2σ＜X≤μ-2σ)=95.4%
P(μ-3σ＜X≤μ-3σ)=99.7%
参考资料来源：百度百科-正态分布
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