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  對數正態分佈、幾何平均數與幾何標準差是相互關聯的。在這種情況下,幾何平均值等於 formula_24,幾何標準差等於 formula_25。  如果取樣資料來自於對數正態分佈,則幾何平均值與幾何標準差可以用於估計置信區間,就像用算術平均數與標準差估計正態分佈的置信區間一樣。  其中幾何平均數 formula_26,幾何標準差 formula_27

  原始矩為:  或者更為一般的矩

  隨機變數 formula_12 在閾值 formula_34 上的區域性期望定義為  其中 formula_36 是概率密度。對於對數正態概率密度,這個定義可以表示為  其中 formula_38 是標準正態部分的累積分佈函式。對數正態分佈的區域性期望在保險業及經濟領域都有應用,著名的Black-Scholes期權定價公式便可由此推匯出。

  為了確定對數正態分佈引數 formula_16 與 formula_17 的最大似然估計,我們可以採用與正態分佈引數最大似然估計同樣的方法。我們來看  其中用 formula_42 表示對數正態分佈的概率密度函式,用 formula_43— 表示正態分佈。因此,用與正態分佈同樣的指數,我們可以得到對數最大似然函式:  由於第一項相對於 formula_16 與 formula_17 來說是常數,兩個對數最大似然函式 formula_47 與 formula_48 在同樣的 formula_16 與 formula_17 處有最大值。因此,根據正態分佈最大似然引數估計器的公式以及上面的方程,我們可以推匯出對數正態分佈引數的最大似然估計
\exp\left(-\frac{\left[\ln(x)-\mu\right]^2}{2\sigma^2}\right)| 在概率論與統計學中,任意隨機變數的對數服從正態分佈,則這個隨機變數服從的分佈稱為對數正態分佈。如果 formula_10 是正態分佈的隨機變數,則 formula_11(指數函式)為對數正態分佈;同樣,如果 formula_12 是對數正態分佈,則 formula_13為正態分佈。 如果一個變數可以看作是許多很小獨立因子的乘積,則這個變數可以看作是對數正態分佈。一個典型的例子是股票投資的長期收益率,它可以看作是每天收益率的乘積。 對於 formula_14,對數正態分佈的概率密度函式為