冪律分布和正態(tài)分布是兩種常見的概率分布模型。

冪律分布（Power Law Distribution）又稱為長(zhǎng)尾分布，是一種特殊的概率分布模型，指的是在大部分?jǐn)?shù)據(jù)都集中在一個(gè)較小數(shù)值范圍內(nèi)，但在尾部仍然存在少量極端值，呈現(xiàn)出長(zhǎng)尾的分布形態(tài)。冪律分布的特點(diǎn)是：在概率密度函數(shù)上隨著變量的增大，分布的概率密度以冪函數(shù)遞減，即尾部部分的概率密度隨著變量值的增大呈現(xiàn)出較慢的遞減趨勢(shì)。

正態(tài)分布（Normal Distribution），又稱高斯分布，是一種常見的概率分布模型，具有鐘形曲線的分布形態(tài)。正態(tài)分布的特點(diǎn)是：在概率密度函數(shù)上呈現(xiàn)出對(duì)稱的鐘形曲線，均值和標(biāo)準(zhǔn)差決定了分布的位置和形態(tài)。正態(tài)分布在自然界中經(jīng)常出現(xiàn)，例如人體身高、體重、智力等很多自然和社會(huì)現(xiàn)象都符合正態(tài)分布。

與冪律分布相比，正態(tài)分布在尾部部分的概率密度函數(shù)下降更快，更多的數(shù)據(jù)集中在均值附近，相對(duì)較少的極端值存在。