A distribuição estatística é uma função que define uma curva, e a área sob essa curva determina a probabilidade de ocorrer o evento por ela correlacionado.

Existem vários tipos de distribuição estatística, como a binomial, a poisson, a uniforme e a gaussiana.

A distribuição gaussiana é a que ocorre com maior freqüência na natureza, e por este motivo recebeu a denominação de normal.

A função que define a distribuição normal foi determinada pelo estatístico e matemático Carl F. Gauss no início do século XIX:

A distribuição normal é contínua, isto é, a variável pode assumir qualquer valor dentro de um intervalo previamente definido.

Esta distribuição é definida, como visto pela equação acima, por dois parâmetros: a média aritmética e a variância populacionais. Sendo assim, pode-se expressar todo o conjunto de dados através de uma notação extremamente simples:

Imagine que você tenha uma tabela com cem milhões de dados. Mostrá-los numa tabela em uma apresentação a tornaria extremamente entediante e desinteressante, sem dizer que não traria grandes informações. Mais elegantemente, você pode apresentar apenas a notação acima, e nela estarão contidos todos os dados coletados, desde que possuam uma distribuição normal. Num conjunto de medidas, os dados tendem à distribuição normal quase que naturalmente e, por enquanto, não precisaremos nos preocupar com isto.