正态分布关键点：平均值、标准差、标准分数

在正态分布中，横坐标的关键点有三个：平均值（Mean），标准差（Standard Deviation），以及标准分数（Standard Score）。

平均值（Mean）：正态分布的平均值表示分布的中心位置。对于标准正态分布（均值为0，标准差为1），平均值为0。在一般的正态分布中，平均值可以是任何实数。
标准差（Standard Deviation）：正态分布的标准差衡量了数据的离散程度。对于标准正态分布，标准差为1。一般情况下，标准差可以是任何正数。标准差值越大，数据点越分散；标准差值越小，数据点越集中。
标准分数（Standard Score）：标准分数是指数据点相对于平均值的偏离程度，用标准差来衡量。标准分数通常以Z-score表示，计算公式为 Z = (X - μ) / σ，其中X是数据点，μ是平均值，σ是标准差。Z-score可以用来比较不同数据点之间的相对位置，正值表示数据点高于平均值，负值表示数据点低于平均值。

这些数值是正态分布中的关键参数，可以用来描述分布的形状、集中程度和位置。