Tõenäosusteoorias on tavaline (või Gaussi) jaotumine väga tavaline tõenäosuse jaotus. Normaalsed jaotused on statistikas olulised ja neid kasutatakse sageli loodus- ja sotsiaalteadustes, et esindada tõelisi juhuslikke muutujaid, mille jaotused pole teada. Gaussi jaotusvõrguga juhusliku muutuja korral on tavaliselt jagatud ja seda nimetatakse tavaliseks kõrvalekalleks. Normaalne jaotus on kasulik keskmäära teoreemi tõttu. Kõige üldisemal kujul, teatud tingimustel (mis hõlmavad ka lõplikku dispersiooni), märgitakse selles, et sõltumatute distributsioonide sõltumatult saadud juhuslike muutujate vaatluste proovide keskmised arvud levitatakse normaalseks, st tavaliselt jaotatakse, kui vaatluste arv on piisavalt suur. Füüsikalised kogused, mille eeldatavasti on arvukate sõltumatute protsesside (näiteks mõõtmisvigade) summa, on sageli peaaegu normaalsete jaotustega. Peale selle saab paljusid tulemusi ja meetodeid (nt ebakindluse paljundamine ja vähimruutude parameetrite paigaldamine) analüütiliselt selgesõnaliselt tuletada, kui asjaomased muutujad tavaliselt levitatakse. Normaalset jaotust nimetatakse mõnikord mitteametlikult kõverikõveraks. Kuid paljud teised jaotused on kellakujulised (näiteks Cauchy, Student t ja logistilised jaotused). Normaalse jaotuse tõenäosustihedus on:
f (x \; | \; \ mu, \ sigma ^ {2}) = {1} {2 \ pi \ sigma ^ {2}}}} \; e ^ {- {(x- \ mu) ^ {2}} {2 \ sigma ^ {2}}}}}
kus
\ mu} on jaotuse keskmine või ootus (ja ka selle mediaan ja režiim).
\ sigma} on standardhälve
\ sigma ^ {2}} on dispersioon [Statistika][Standardhälve] |