Qauss paylanması və ya normal paylanma statistikada ən çox yayılmış ehtimal paylamalarından biridir. İnsan boyu, havanın temperaturu, ölçmə xətaları və bir çox başqaları kimi müxtəlif hadisələri modelləşdirmək üçün istifadə olunur.
Normal paylanma iki parametrlə təsvir olunur: riyazi gözlənti (μ) və standart kənarlaşma (σ). Riyazi gözlənti paylanmanın mərkəzini, standart kənarlaşma isə onun yayılmasını müəyyən edir.
Qrafik olaraq, normal paylanma riyazi gözləntiyə nisbətən simmetrik olan zəng formalı əyri kimi təqdim olunur. Bu əyri bir xüsusiyyətə malikdir - əksər dəyərlər riyazi gözlənti ətrafında cəmlənir və ondan müəyyən bir məsafədə yerləşən dəyərlər getdikcə daha az ehtimal olunur.
Normal paylanma t-testləri, dispersiya təhlili və xətti reqressiya kimi bir çox statistik metod və modellər üçün əsasdır. O, həmçinin fizika, iqtisadiyyat, mühəndislik və digər elm sahələrində geniş istifadə olunur.
Normal paylanmanın mühüm xüsusiyyəti onun əhəmiyyətidir. Bu o deməkdir ki, real dünyada baş verən bir çox təsadüfi hadisələri normal paylanmadan istifadə etməklə təsvir etmək olar. Bundan əlavə, bir çox statistik metod və modellər məlumatların normallığı fərziyyəsi əsasında işləyir.
Populyarlığına baxmayaraq, normal paylama universal deyil və həmişə verilənlərin modelləşdirilməsi üçün ən yaxşı seçim deyil. Məsələn, normal paylama yüksək əyri və ya ağır quyruqlu məlumatların modelləşdirilməsi üçün uyğun deyil.
Xülasə, Qauss paylanması və ya normal paylanma statistikada və digər elm sahələrində ən mühüm və geniş istifadə olunan ehtimal paylamalarından biridir. Onun əhəmiyyəti ondan ibarətdir ki, o, bir çox statistik metod və modellər üçün əsasdır və real dünyada müxtəlif təsadüfi hadisələri modelləşdirmək üçün də istifadə edilə bilər.