正态分布公式里的exp是什么（正态分布里面的p值是怎么计算的）

exp是指数函数，其全称为指数函数exponential function。在正态分布公式中，exp(-((x-μ)2/(2σ2)))表示以自然对数为底的指数函数，其中x为随机变量的取值，μ为平均值，σ为标准差。exp函数的作用是将括号内的值转化为指数形式，使其更加易于处理。正态分布公式中的指数函数可以帮助我们计算随机变量的概率密度函数和累计分布函数，进而对数据进行统计和分析，是统计学中常用的重要工具。

是e的多少多少次方,就是说exp(x)=e^x

这里e是自然对数的底,约为2.718281828……

正态分布函数公式是P(x)=(2π)^(-1/2)*σ^(-1)*exp{[-(x-μ)^2]/(2σ^2)}。 其中 F(y)为Y的分布函数，F(x)为X的分布函数。

其中μ为均数，σ为标准差。μ决定了正态分布的位置，与μ越近，被取到的概率就越大，反之越小。

σ描述的是正态分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散曲线越扁平。σ越小，数据分布越集中曲线越陡峭。