正态概率分布是统计学中最有用和最重要的分布之一。它是一个连续变量分布。虽然这种分布的数学对于统计学入门课程的学生来说可能很令人望而却步，但它仍然可以在不造成过度复杂的情况下有效地应用。
正态分布在统计学中被广泛使用，原因很多。
1) 正态分布具有许多方便的数学性质。
2) 许多自然现象的分布在研究时被证明接近正态分布。
3) 中心极限定理表明，无论实际分布如何，正态分布都是大样本的合适模型。
一个连续随机变量X，服从正态分布，其概率密度函数为
1 σ 2 π exp ( − ( x − μ ) 2 2 σ 2 ) {\displaystyle {\frac {1}{\sigma {\sqrt {2\pi }}}}\;\exp \left(-{\frac {\left(x-\mu \right)^{2}}{2\sigma ^{2}}}\right)\!}
