選択肢1が正解です。 標準正規分布は「平均1、分散0」ではなく、「平均0、分散1」のデータ分布を表します。 この釣鐘型のグラフが標準正規分布のグラフです。中央が平均0、左右のバラつきが分散1になっています。 x軸は確率変数で、y軸は確率密度です。確率変数は対象となるデータそのものを表しており、確率密度は値の出やすさを表しています。上のグラフであれば、確率変数「0」の確率密度が「0.4」で、最も出やすいことを表しています。曲線の内側の面積を積分で計算すると「1」になり、確率の合計「1(100%)」を表しています。 例えば人の身長やテストの点数は、通常は「平均0、分散1」になりません。ただ、データをグラフにしたときに釣鐘型になっていれば、正規分布に従っていると言えます。その場合、標準正規分布を使って確率を求めることができます。 例えばテストの平均が70点、標準偏差が10点で、テストの結果が正規分布に従っていると仮定します。このテストで80点以上が何人いるか推測する場合を考えます。 最初に、次の式でテストの点数を標準化します。標準化することで、テストの点数の分布が「平均0、分散1」の標準正規分布に従うようになります。 この式に従って「80点 - 平均70点 / 標準偏差10点」を計算すると「1」になります。この「1」を次の標準正規分布表に当てはめます。 縦の軸が小数点第1位以上、横の軸が小数点第2位以下となっています。今回の「1」は「1.000」のため、縦が「1.0」、横が「.00」となり、交差する青いセルの「0.159」が確率になります。これを百分率で表すと「15.9%」となり、80点以上の人は全体の「15.9%」になることが分かります。 グラフで表すと、右端の80点以上の領域が「15.9%」になります。 このように、標準正規分布は「正規分布のベースとなるもの」と考えると理解しやすいです。 なお、確率分布は正規分布以外にもt分布やパレート分布などがあり、対象となるデータが従っている分布に合わせて利用します。 （公式書籍 p.87-89）