在正态分布曲线中，μ（读作mu）代表均值，σ^2（读作sigma的平方）代表方差。
均值（μ）表示数据的中心位置：在正态分布曲线中，均值是曲线的对称中心点，也是数据的平均值。它代表了数据整体的中心位置，可以理解为数据的“平均水平”。
方差（σ^2）表示数据的离散程度：在正态分布曲线中，方差决定了曲线的陡峭程度。方差越大，曲线越扁平，表示数据的离散程度越高；方差越小，曲线越陡峭，表示数据的离散程度越低。方差是数据偏离均值的平均平方距离，可以理解为数据的“离散程度”。
通过控制均值和方差，正态分布曲线可以具有不同的形状和特征。例如，当均值为0，方差为1时，正态分布曲线呈现标准正态分布，具有对称性；当均值不为0，方差不为1时，曲线会发生平移和拉伸，但整体形状仍然是钟形曲线。
通俗地说，均值和方差可以帮助我们理解数据的中心位置和离散程度。它们是统计学中一些重要的描述性统计量，用于分析和描述数据集的特征。