正態機率分佈是統計學中最有用和最重要的分佈之一。它是一個連續變數分佈。雖然這種分佈的數學對於統計學入門課程的學生來說可能很令人望而卻步，但它仍然可以在不造成過度複雜的情況下有效地應用。
正態分佈在統計學中被廣泛使用，原因很多。
1) 正態分佈具有許多方便的數學性質。
2) 許多自然現象的分佈在研究時被證明接近正態分佈。
3) 中心極限定理表明，無論實際分佈如何，正態分佈都是大樣本的合適模型。
一個連續隨機變數X，服從正態分佈，其機率密度函式為
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)\!}
