正态分布用于实验数据分析：对称性与均值的可视化

本范例演示如何用正态分布的曲线及其关键统计量来分析实验结果，特别强调分布的对称性与均值在结果解释中的作用。核心数学概念包括：正态分布（以均值与标准差刻画数据）、概率密度的曲线表示、由参数决定的形状变化，以及通过分段或阶梯式函数（如累积/区间指示思想）来把连续概率与实验区间对应起来。作图要点可概括为：将正态分布的概率密度函数作为图像输入，并围绕均值处的中心对称进行标注；再结合几何要素（如对称支撑区间的多边形/梯形、用于区间概率展示的步进边界）完成直观表达。由于提供的构造摘要为空，本示例的具体 GeoGebra 命令需依赖常规做法：通过函数图像对象绘制正态曲线、通过参数化对象或函数参数（均值、标准差）控制形状、并用图形对象展示区间/面积的几何含义。适合高中后段至大学基础统计课程中，用于实验数据的初步建模、概率解释与图形化理解。