正态分布是一种非常重要的统计学分布，它被广泛应用于许多领域中。正态分布的密度函数具有一个明显的特征，即它的值在均值附近波动，并且越靠近均值，函数值越小。这个特征使得正态分布成为一个非常有用的分布，它可以用来描述许多数据集中的数据分布情况。
在实际应用中，正态分布的90%允许误差是一个非常重要的参数。90%允许误差指的是在正态分布的基础上，允许数据值误差达到或超过某个值的概率。这个参数可以帮助我们在实际应用中更好地估计数据的准确性，并确保我们得到的数据是可靠的。
具体来说，正态分布的90%允许误差可以通过以下公式计算：
允许误差 = (均值 – 标准差) / 标准差 × 100%
其中，均值是正态分布中数据点的平均值，标准差是正态分布中数据点的标准差。
举个例子，假设我们有一个正态分布的数据集，其中数据的均值是2，标准差是1。如果我们想要计算正态分布的90%允许误差，我们可以使用以下公式：
允许误差 = (2 – 1) / 1 × 100% = 100%
这意味着在正态分布的基础上，允许数据值误差达到或超过1的概率是100%。
正态分布的90%允许误差是一个非常重要的参数，它可以帮助我们在实际应用中更好地估计数据的准确性，并确保我们得到的数据是可靠的。在实际中，我们可以使用正态分布的90%允许误差来估计数据的准确性，并通过检查允许误差是否符合要求来确保得到的数据是准确的。
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