정규 분포
\; \exp\left(-\frac{\left(x-\mu\right)^2}{2\sigma^2} \right) \!</math>
| cdf = formula_1
| 기대값 = formula_2
| 중앙값 = formula_2
| 최빈값 = formula_2
| 분산 = formula_5
| 왜도 = 0
| 첨도 = 0
| 엔트로피 = formula_6
| mgf = formula_7
| 특성함수 = formula_8|

확률론과 통계학에서, 정규 분포(正規 分布, ) 또는 가우스 분포(Gauß 分布, )는 연속 확률 분포의 하나이다. 정규분포는 수집된 자료의 분포를 근사하는 데에 자주 사용되며, 이것은 중심극한정리에 의하여 독립적인 확률변수들의 평균은 정규분포에 가까워지는 성질이 있기 때문이다.

정규분포는 2개의 매개 변수 평균 formula_2과 표준편차 formula_10에 대해 모양이 결정되고, 이때의 분포를 formula_11로 표기한다. 특히, 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포 formula_12을 표준 정규 분포(standard normal distribution)라고 한다.
Q5862903
확률론
Concept
Q12483
통계학
Concept
Q200726
연속 확률 분포
Concept
Q6958747
근사
Concept
Q190391
중심극한정리
Concept
Q176623
확률변수
Concept
Q202785
평균
Concept
Q159375
표준편차
Concept
Q133871
표준 정규 분포
Concept
Q133871
정규 분포
Concept
Q133871
정규 분포
Concept
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2
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facet of
studies
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