ผลต่างระหว่างรุ่นของ "การแจกแจงปรกติ"

| conjugate prior = [[Normal distributionการแจกแจงปรกติ]]

สำหรับ[[ทฤษฎีความน่าจะเป็น]] '''การแจกแจงแบบปรกติ''' ({{lang-en|Normal Distribution}}) เป็นการแจกแจงความน่าจะเป็นของค่าของตัวแปรสุ่มที่เป็นค่าแบบต่อเนื่อง โดยที่ค่าของตัวแปรสุ่มมีแนวโน้มที่จะมีค่าอยู่ใกล้ๆกับค่าๆหนึ่ง (เรียกว่าค่า[[มัชฌิม]])

กราฟแสดงค่าฟังก์ชันความหนาแน่น (probability density function) จะเป็นรูปคล้ายระฆังคว่ำ หรือเรียกว่า Guassian function โดยค่าฟังก์ชันความหนาแน่นของการแจกแจงแบบปรกติ ได้แก่

การแจกแจงแบบปรกติที่มีค่า {{nowrap|''μ'' {{=}} 0}} และ {{nowrap|''σ''^ 2 {{=}} 1}} จะถูกเรียกว่า '''การแจกแจงแบบปรกติมาตรฐาน'''

การแจกแจงแบบปรกติเป็นการแจกแจงที่เด่นที่สุดในทางวิชาความน่าจะเป็นและสถิติศาสตร์ ซึ่งก็มาจากหลายๆเหตุผล<ref>Casella, George; Berger, Roger L. (2001). Statistical inference (2nd ed.). Duxbury. ISBN 0-534-24312-6.</ref> ซึ่งก็รวมถึงผลจาก [[Central Limit Theorem]] ที่กล่าวว่า ภายใต้สภาพทั่วๆไปแล้ว ค่าเฉลี่ยจากการสุ่มค่าของตัวแปรสุ่มอิสระจากการแจกแจงใดๆ (ที่มีค่าเฉลี่ยและค่าความแปรปรวนจำกัด) ถ้าจำนวนการสุ่มนั้นใหญ่พอ แล้วค่าเฉลี่ยนั้นจะมีการแจกแจงประมาณได้เป็นการแจกแจงแบบปรกติ

* [[การแจกแจงแบบปรกติหลายตัวแปร]]