符合标准正态分布的例子是生物统计学。

1、标准正态分布概念

标准正态分布，又叫高斯分布或正态分布，是指以均值为0、标准差为1的正态分布。标准正态分布在统计学中非常常用，因为它的形态简单，易于研究，而目许多实际问题可以转化为标准正态分布问题进行求解。

2、正态分布的重要性

医学研究中的某些观察指标服从或近似服从正态分布；很多统计方法是建立在正态分布的基础之上的；很多其他分布的极限为正态分布。因此，正态分布是统计分析方法的重要基础。

3、应用

在自然科学中，它被应用于分子运动、气体分布和测量误差等方面的研究。在社会科学中，正态分布被应用于测验分数、智力测验得分以及人口数据的统计分析。在金融和工程学领域，正态分布被广泛应用于股票价格和期货价格的波动性分析，并且被视为随机风险模型的基础。

正态分布曲线的特征：

1、 x =μ时，y值最大，此即分布曲线的最高点。这一现象体现了测量值的集中趋势。即大多数测量值集中在算术平均值附近。

2、σ越大，测量时的精密度越差，测量值的分布就越分散，正态分布曲线也就越平坦。反之，σ越小，测量的分散程度就越小，正态分布曲线也就越尖锐。

3、曲线以x =μ这一直线为其对称轴。这一情况说明正误差和负误差出现的概率相等。

4、当x趋于－∞或＋∞时，曲线以x轴为渐近线。这一情况说明小误差出现的概率大，大误差出现的概率小，出现很大误差的概率极小，趋近于零。

5、 正态分布曲线与横坐标－∞到＋∞之间所夹的总面积，代表所有测量值出现的概率的总和，其值应为1。某一范围内的测量值出现的概率，就等于其所占面积除以总面积。