高考中的正态分布主要考察以下内容：

正态分布的定义和性质 ：

定义 ：正态分布是指随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ²的正态分布，记为X~N（μ, σ²）。

性质 ：

对称性：正态分布曲线关于均值μ对称。

峰值：曲线在x=μ处达到峰值。

面积：曲线与x轴之间的面积为1。

3σ原则：随机变量X几乎都在（μ-3σ, μ+3σ）之间取值。

正态分布的图像和特征 ：

图像 ：正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，位于x轴上方，与x轴不相交，是单峰的。

特征 ：

曲线关于直线x=μ对称。

曲线在x=μ处达到最大值。

曲线与x轴之间的面积为1。

正态分布的数学期望和方差 ：

数学期望 ：正态分布的数学期望为μ，表示分布的中心位置。

方差 ：正态分布的方差为σ²，表示分布的离散程度。

正态分布的应用 ：

概率计算 ：正态分布广泛应用于描述自然现象和现实生活中的各种随机变量的分布，高考中常通过计算正态总体在某一区间内的概率来考查学生应用能力。

误差模型 ：通过误差模型了解服从正态分布的随机变量。

正态分布的特殊区间概率 ：

常用数据 ：如P（μ-σ<X≤μ+σ） = 0.6826，P（μ-2σ<X≤μ+2σ） = 0.9544，P（μ-3σ<X≤μ+3σ） = 0.9974等。

正态分布与线性代数矩阵知识结合 ：

多元正态分布 ：在多元情境下，正态分布的考察容易与数学中的线性代数矩阵知识结合起来，增加了计算难度。

建议

掌握基础概念 ：重点理解和记忆正态分布的定义、性质、图像和特征。

练习计算 ：通过大量练习，掌握正态分布的概率计算方法，特别是特殊区间内的概率。

关注应用 ：理解正态分布在实际问题中的应用，如误差模型等。

准备应对多元情境 ：对于可能出现的多元正态分布问题，提前了解和准备相关计算方法。