正态分布有两个参数mu和sigma,曲线形状越瘦高,意味着A. mu越大B. sigma越大C. mu和sigma越接近D. sigma越小

步骤 1：理解正态分布的参数
正态分布由两个参数决定：均值$\mu$和标准差$\sigma$。均值$\mu$决定了分布的中心位置，而标准差$\sigma$决定了分布的宽度和形状。
步骤 2：分析标准差$\sigma$对分布形状的影响
标准差$\sigma$越小，正态分布曲线越瘦高，即分布越集中，数据点越接近均值$\mu$。相反，标准差$\sigma$越大，正态分布曲线越扁平，即分布越分散，数据点越远离均值$\mu$。
步骤 3：确定正确选项
根据上述分析，正态分布曲线越瘦高，意味着标准差$\sigma$越小。