正态分布与标准差：用随机样本的点图刻画波动

该范例演示如何用随机样本的散点分布与统计计数，直观理解正态分布的形状以及标准差（stdev）如何影响数据的离散程度。核心数学概念包括：正态分布（Normal Distribution）的经验表现、标准差衡量波动与分散、统计计数（CountIf）用于统计落在区间内的样本数量，以及由样本统计量构造置信区间相关的思想。作图要点方面，使用 GeoGebra 的 Random 生成随机数据点；通过 mean 与 stdev 指定分布的均值与标准差；用 DotPlot 绘制样本点图以展示频率/密度的直观形态；再利用 CountIf 在不同区间统计样本落点数量，从而形成可比的统计分布。构造摘要中提到的关键命令包括 Random、mean、stdev、DotPlot、CountIf、Segment；涉及对象包含参数点/计数用的变量与一组区间端点（如 k、l 以及 A2~A39 等，用于分段区间或区间边界的可视化）。适合初高中后续的概率统计学习，也可用于本科早期课程或课堂演示：帮助学生将“分布形状”与“标准差带来的变化”建立直观联系，并作为引入置信区间概念的实验型活动。