人的身高分布服从近似正态分布是从很多统计数据看出来的.所以就要问，为什么会这样呢？
Central limit theorem explains why many human characteristics follow the normal curve, as attributes such as height or weight can be thought of as a sort of “average”. If we think of human weight or height as being a “sort of mean” of many factors (such as heredity, diet, race, sex, many others) then the Central Limit Theorem would lead us to expect that such human characteristics will follow the normal distribution.
这就是说正态分布显示影响身高的独立而差不多重要的因素很多，没有主因可集中研究用以帮助预测一个个体的未来身高。在此意义上说预测难，或预测的研究难，因为无主因可抓。假若是[a,b]上的均匀分布，则研究一个人的身高就很有可能发现影响所有人身高的共同原因。
如果随机变量们不是相加而是相乘，且相乘的随机变量个数也是随机的并服从几何分布，则乘积服从幂律。对沙堆来说，一粒沙的随机滑动引起随机个沙粒的滑动，并继续如此，历一个几何分布的次数后停止，所以沙堆的坍塌服从幂律。这说明同等重要的随机因素，即各沙粒的随机位置，太多，且无主因可抓住研究。推之以说明地震，可猜测地震区有很多碎块或将碎的块，一但动起来就以乘的方式扩张，而导致幂律，无主因可抓住研究。所以预测的研究难，因为不知道研究什么好