高斯分布，又称正态分布，是一种常见的概率分布。高斯分布的概率密度函数为：
其中，μ为分布的均值，σ为标准差。
高斯分布通常被用来建模一些自然现象，例如测量误差、天文数据以及科学实验的结果。在工程领域中，高斯分布被广泛应用于信号处理、机器学习以及人工智能等方面。
高斯分布在统计学中的地位十分重要，在许多问题中都会涉及到高斯分布的应用。高斯分布的重要性源自于中心极限定理，该定理指出在条件充足的情况下，许多独立随机变量的均值分布近似为高斯分布。
值得一提的是，高斯分布曾历经一个时期的争议。在20世纪初期，高斯分布被认为是统计学中的一种基础方法。然而，后来一些学者认为高斯分布是一种偏见，因为它假设了许多随机变量应当满足正态分布。这些学者提倡使用非参数统计方法以消除这种偏见。
