客觀世界中存在著兩類現象:
一種是一定條件下的必然現象，稱為必然現象；
另一種是在一定條件下可能出現也可能不出現的現象，稱為隨機現象。
比如，由于地球引力的影響，樹上的蘋果和扔上去的硬幣難免會掉到地上；但是，我們無法對拋出的硬幣落地時哪一面朝上做出必然的判斷。它可能朝上，也可能朝上。
同樣，蘋果落地也是不可避免的，但假設蘋果完全是圓的，地面完全是水平的，如果從一米的高度掉下來，你既無法判斷蘋果往哪個方向滾，也無法確定蘋果每次滾的位置。在實際生產中，我們的每一個事件都是隨機變化的，所以我們稱之為隨機變量。
西格瑪的值最初是在概率論和數理統計中連續隨機變量的正態分布中提出的。連續型隨機變量的概率密度是假設變量不是離散的，而是可以在有限的區間內連續變化的連續變量。這種變化的隨機密度可以根據規律得到，也可以根據統計數據進行歸納，進而得到它的變化規律，比如日常生活中的天氣溫度變化(比如上海的天氣一年四季從-10攝氏度到39攝氏度隨機變化)、制造誤差(在標準值左右的范圍內)等等。
正態分布分為標準正態分布和非標準正態分布。正態分布有兩個重要指標，σ值(西格瑪值，形狀參數)和η值(位置參數)。標準正態分布是指σ值為1，η值為0的情況。圖形表示為:
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