
Une distribution de probabilité caractérisée par une courbe en cloche, souvent utilisée pour modéliser les fluctuations aléatoires.La distribution gaussienne, également connue sous le nom de distribution normale, est une distribution de probabilité qui décrit comment les valeurs se regroupent autour d'une moyenne centrale. Son graphique est la courbe familière en forme de cloche symétrique, avec la plupart des observations près de la moyenne et de moins en moins dans les queues. C'est le modèle par défaut pour les fluctuations aléatoires dans d'innombrables phénomènes naturels et sociaux, des erreurs de mesure aux variations biologiques.
Introduite par Carl Friedrich Gauss en 1809 dans ses travaux sur la mécanique céleste et les moindres carrés, bien que des utilisations antérieures par Abraham de Moivre et Pierre-Simon Laplace soient connues.
La distribution est définie par deux paramètres : la moyenne (la position du pic) et l'écart type (la largeur de la courbe). La fonction de densité de probabilité est une formule exponentielle spécifique qui garantit que l'aire sous la courbe est égale à 1. Grâce au théorème central limite, la somme de nombreuses variables aléatoires indépendantes tend vers une gaussienne, même si les variables individuelles ne sont pas elles-mêmes gaussiennes.
Utilisée dans pratiquement tous les domaines de la science et de l'ingénierie pour l'analyse des erreurs, les tests d'hypothèses et le traitement du signal ; en physique, elle décrit le bruit thermique et la distribution des vitesses des particules dans un gaz.
La distribution gaussienne est parfois appelée distribution « normale », mais elle est tout sauf typique dans la nature — de nombreuses distributions réelles ont des queues plus lourdes qu'une gaussienne.









