Die Gaußsche Verteilung oder Normalverteilung ist eine der häufigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen in der Statistik. Es wird verwendet, um verschiedene Phänomene wie die Körpergröße des Menschen, die Lufttemperatur, Messfehler und viele andere zu modellieren.
Eine Normalverteilung wird durch zwei Parameter beschrieben: mathematischer Erwartungswert (μ) und Standardabweichung (σ). Der mathematische Erwartungswert bestimmt das Zentrum der Verteilung und die Standardabweichung bestimmt ihre Streuung.
Grafisch wird die Normalverteilung als glockenförmige Kurve dargestellt, die symmetrisch zur mathematischen Erwartung ist. Diese Kurve weist eine Besonderheit auf: Die meisten Werte konzentrieren sich um den mathematischen Erwartungswert und Werte, die in einem bestimmten Abstand davon liegen, werden immer unwahrscheinlicher.
Die Normalverteilung ist die Grundlage für viele statistische Methoden und Modelle, wie z. B. T-Tests, Varianzanalyse und lineare Regression. Es wird auch häufig in der Physik, Wirtschaft, Technik und anderen Wissenschaftsbereichen eingesetzt.
Ein wichtiges Merkmal der Normalverteilung ist ihre Bedeutung. Dies bedeutet, dass viele zufällige Phänomene, die in der realen Welt auftreten, durch eine Normalverteilung beschrieben werden können. Darüber hinaus gehen viele statistische Methoden und Modelle von der Normalität der Daten aus.
Trotz ihrer Beliebtheit ist die Normalverteilung nicht universell und nicht immer die beste Wahl für die Datenmodellierung. Beispielsweise eignet sich die Normalverteilung nicht für die Modellierung von Daten, die stark verzerrt sind oder starke Ausläufer aufweisen.
Zusammenfassend ist die Gaußsche Verteilung oder Normalverteilung eine der wichtigsten und am weitesten verbreiteten Wahrscheinlichkeitsverteilungen in der Statistik und anderen Wissenschaftsbereichen. Seine Bedeutung liegt darin, dass es die Grundlage für viele statistische Methoden und Modelle darstellt und auch zur Modellierung verschiedener Zufallsphänomene in der realen Welt verwendet werden kann.