分布関数 =\frac12 \left(1 + \mathrm{erf}\,\frac{x-\mu}{\sigma\sqrt2}\right) \!| 期待値 =\mu| 中央値 =\mu| 最頻値 =\mu| 分散 =\sigma^2| 歪度 =0| 尖度 =0または3| エントロピー =\ln\left(\sigma\sqrt{2\,\pi\,e}\right)\!| モーメント母関数 =M_X(t)= \exp\left(\mu\,t+\frac{\sigma^2 t^2}{2}\right)| 特性関数 =\phi_X(t)=\exp\left(\mu\,i\,t-\frac{\sigma^2 t^2}{2}\right)| }} 正規分布（せいきぶんぷ、 Normal Distribution）は、ド・モアブルが二項分布の近似として発見した確率分布である。 その後、ラプラスやルジャンドル等の誤差や最小二乗法に関する研究を経て、ガウスの誤差論で詳細に論じられた。 ガウス分布(Gaussian Distribution)とも呼ばれる。
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出典:「フリー百科辞典ウィキペディア」(2009-01-01)
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