标准正态分布是一种特殊的正态分布，其期望值为0，方差为1，具有如下性质：
对于标准正态分布的概率密度函数而言，其在x = 0处取得峰值，对称于x轴，左右两侧的面积相等。
标准正态分布的累积分布函数可以用表格或计算机程序计算得出，且具有如下性质：
(1) 在x = 0处取得0.5的最大值； (2) 对于任意的实数x，有P(Z ≤ x) + P(Z > x) = 1； (3) 对于任意的实数a和b，有P(a ≤ Z ≤ b) = P(Z ≤ b) - P(Z ≤ a)。
标准正态分布具有重要的标准化性质，可以将一般的正态分布转化为标准正态分布，从而便于处理和比较不同正态分布之间的性质。
标准正态分布的随机变量可以通过反向计算得出概率值或分位数，具体方法为利用标准正态分布的累积分布函数求解。
标准正态分布在统计学、金融学、物理学等领域中具有广泛的应用，如在假设检验、置信区间估计、风险分析等方面发挥重要的作用。
标准正态分布的期望是0，方差是1。
标准正态分布是指均值为0，标准差为1的正态分布，即N(0,1)。
由于期望是分布曲线与x轴交点处的值的加权平均数，而标准正态分布的曲线在0处对称，因此其期望为0。
方差是指各数据与其平均数离差平方的平均数，而标准正态分布的数据集在平均值附近聚集的程度高于其他正态分布，因此其方差为1。
标准正态分布的概率密度函数图形呈钟形，左右对称，多数数据分布在均值附近，标准正态分布被广泛应用于统计学和自然科学领域中。
在实际应用中，若数据不满足标准正态分布，则可通过统计方法将其转换为标准正态分布来进行分析和比较。
