测试发现，提示“敏感词”的原因不是留言真的包含敏感词，而是留言页面开得太久了。
搞得我都想写几行代码测试一下到底哪个词是敏感词了。

在正太分布图中坐标应该是离平均值的距离吧，所以横坐标的点应该是μ-1σ, μ+1σ，文中举例的范围应该是[μ-1σ,μ]

随机变量是一系列值的分布，而非一个值。离散型随机变量是将出现的概率在一维空间中，切成一份一份，也就是在某些备选项目中有大于零的概率值，在其他地方概率为零。连续型随机变量则在整个一维直线中都有概率，概率在一个区间中有意义，概率分布函数定义了概率在给定点的导数，概率分布函数之于概率相当于速度之于距离。概率分布函数在指定区域的积分相当于速度在指定时间段的积分。

学习了老师的概率课程，特意去查阅了相关资料，无意中看到了一段话，对于概率统计的意义作出了很好地诠释。我相信: 在最终的分析中,所有知识皆为历史。在抽象的意义下,所有科学皆为数学。在理性的世界里,所有判断皆为统计。这一段话,大致说明数学及统计的重要性,及其各自的内涵。在处理概率问题时,情境要定义清楚。用术语来说,就是概率空间要明确给出,否则将导致各说各话。有时虽未给出概率空间,但情境较简单,大家有共同看法,这时未特别强调概率空间为何,还没问题。如“投掷一公正的骰子,求点数大于4之概率”。虽只是简单的描述,但不至于有疑义。当对情境有疑义时,就要如庄子在秋水篇讲的,“请循其本”,把概率空间调出来。此有如政治上或社会上,遇到有重大争议时,就要祭出宪法,看有没违宪,并由大法官解释。对一给定的情境,要很谨慎的面对。否则即使是概率统计专业人士,也可能解读错误。所以，概率统计，关键是要结合情境，否则没有意义。

朋友圈按字，应该属于离散型随机变量，又会有多个分类，所以是分类分布，这个理解对么

关于期望值有个问题不太懂，对于连续型随机变量，如果期望值是曲线下面积，那为什么正态分布的期望是μ呢？