正規分布
 \; \exp \left( -\frac{\left( x-\mu \right)^2}{2\sigma^2} \right)&lt;/math&gt;
正規分布（せいきぶんぷ、）またはガウス分布（）は、確率論や統計学で用いられる連続的な変数に関する確率分布の一つである。データが平均値の付近に集積するような分布を表す。主な特徴としては平均値と最頻値、中央値が一致する事や平均値を中心にして左右対称である事などが挙げられる。
中心極限定理により、独立な多数の因子の和として表される確率変数は正規分布に従う。このことによって正規分布は統計学や自然科学、社会科学の様々な場面で複雑な現象を簡単に表すモデルとして用いられている。
たとえば、実験における測定の誤差は正規分布に従って分布すると仮定され、不確かさの評価が計算されている。
正規分布の確率密度関数のフーリエ変換は再び正規分布の密度関数になることから、フーリエ解析および派生した様々な数学・物理の理論の体系において、正規分布は基本的な役割を果たしている。
確率変数 が1次元正規分布に従う場合は formula_5 と表記し、確率変数 が 次元正規分布に従う場合は formula_6 などと表記する。