SN（Standard Normal）和SP（Student\'s t-distribution，也称为t分布或t-分布）是两种不同的概率分布。它们在统计学、数据分析和机器学习中都有广泛的应用。
1. SN（标准正态分布）：这是一种连续型概率分布，其概率密度函数由正态曲线表示。对于SN分布，其均值为0，方差为1。在自然界和社会科学中，许多现象可以用SN分布来描述，例如人类的身高、考试成绩等。SN分布有一个特殊的性质，即它的99.7%的概率分布在均值±3个标准差范围内，这个范围被称为“3σ原则”。
2. SP（t-分布）：这是一种连续型概率分布，它是对SN分布的扩展。SP分布的均值和方差可以是任意实数，而不是像SN分布那样必须是0和1。SP分布通常用于描述存在异常值或者样本量较小的情况下的数据分布。在统计检验中，如假设检验和置信区间计算，SP分布比SN分布更有用，因为它可以更好地处理异常值和小样本量的问题。
总之，SN和SP的区别主要在于它们的定义、形状和对数据的适应性。SN分布适用于方差已知且数据量较大的情况，而SP分布更适用于方差未知或数据量较小的情况。