正态分布中的sigma原则、2sigma原则、3sigma原则分别指的是：
1. sigma原则：正态分布中，标准差反映了数据的离散程度。σ原则指的是正态分布曲线的中心附近，大约有68%的数据落在正负一个标准差范围内。这一原则反映了大多数数据都集中在平均值附近的特点。
2. 2sigma原则：在正态分布中，扩展至正负两个标准差的范围，数据的覆盖率达到了大约95%。这意味着大约95%的数据都位于平均值上下两个标准差以内，进一步强化了正态分布曲线峰值附近的集中性特征。此原则常用于质量控制和风险评估等领域。
3. 3sigma原则：当考虑三个标准差的范围时，正态分布曲线下的面积占据了大约99.7%。这意味着在正态分布中，大约有不到千分之三的数据会超过平均值正负三个标准差的范围。这一原则常用于异常检测和数据过滤等场景。当数据点超出此范围时，通常被认为是异常值或错误数据。在制造过程中超过这一范围的缺陷产品需要特别关注和处理。以上原则在实际应用中有助于理解和分析数据的分布情况，特别是在统计学、工程和科学研究中。它们提供了快速识别数据集中区域和异常值的方法。同时，这些原则也是质量控制和数据分析工具的重要组成部分。这些原则在数据分析和处理过程中起到了至关重要的作用。