(五)曲径通幽处，禅房花木深，正态分布的各种推导

在介绍正态分布的后续发展之前，我们来多讲一点数学，也许有些人会觉得枯燥，不过高斯曾经说过：“数学是上帝的语言”。所以要想更加深入的理解正态分布的美，唯有通过上帝的语言。

造物主造物的准则往往是简单明了的，只是在纷繁芜杂的万物之中，我们要发现并领会它并非易事。之前提到过，17-18世纪科学界流行的做法，是尽可能从某种简单明了的准则(first principle)出发作为我们探求的起点，而后来的数学家和物理学家们研究发现，屡次从一些给定的简单的准则出发,我们总是被引领到了正态分布的家门口，这让人感觉到正态分布的美妙。

达尔文的表弟高尔顿是生物学家兼统计学家，他对正态分布非常的推崇与赞美：”我几乎不曾见过像误差呈正态分布这么激发人们无穷想象的宇宙秩序“。当代两位伟大的概率学家 Levy 和 Kac 都曾经说过， 正态分布是他们切入概率论的初恋情人，具有无穷的魅力。如果古希腊人知道正态分布，想必奥林匹斯山的神殿里会多出一个正态女神，由她来掌管世间的混沌。

要拉下正态分布的神秘面纱展现她的美丽，需要高深的概率论知识，本人在数学方面知识浅薄，不能胜任。只能在极为有限的范围内尝试掀开她的面纱的一角。棣莫弗和拉普拉斯以抛钢镚的序列求和为出发点，沿着一条小径把我们第一次领到了正态分布的家门口，这条路叫作中心极限定理，而这条路上风景秀丽，许多概率学家都为之倾倒，这条路在20世纪被概率学家们越拓越宽。而后数学家和物理学家们发现：条条曲径通正态。著名的物理学家 E.T.Jaynes 在他的名著《Probability Theory, the Logic of Science》(中文书名翻译为《概率论沉思录》)中，描绘了四条通往正态分布的小径。曲径通幽处，禅房花木深，让我们一起来欣赏一下四条小径上的风景吧。

1. 高斯的推导(1809)

第一条小径是高斯找到的，高斯以如下准则作为小径的出发点

误差分布导出的极大似然估计 = 算术平均值

设真值为 θ, x1,⋯,xn为n次独立测量值, 每次测量的误差为ei=xi−θ，

假设误差ei的密度函数为 f(e), 则测量值的联合概率为n个误差的联合概率，记为

为求极大似然估计，令

dlogL(θ)dθ=0

整理后可以得到

∑ni=1f′(xi−θ)f(xi−θ)=0

令 g(x)=f′(x)f(x)