Нормальное распределение важно для анализа данных, потому что многие статистические методы предполагают, что данные следуют этому шаблону. 1 Это упрощает анализ, позволяя делать прогнозы и выводы с использованием таких инструментов, как z-оценка и стандартное отклонение. 1

Например, предположение о нормальности распределения коэффициентов регрессии используется при построении регрессионных моделей, а в простом классификаторе Байеса — предположение о нормальности распределения непрерывных атрибутов, на основе которых производится классификация. 2

Также, зная среднее значение и стандартное отклонение распределения, можно устанавливать контрольные границы и принимать решения на их основе. 4

Закон нормального распределения используется во многих областях, например:

• Статистика: для анализа данных, таких как оценки студентов, доходы населения, рост и вес людей, продолжительность жизни и т. д.. 3
• Финансы: для прогнозирования цен на акции и другие финансовые инструменты, оценки рисков инвестирования и т. д.. 3
• Производство: для контроля качества продукции, определения стандартных значений параметров, таких как длина, ширина, высота и т. д.. 3
• Медицина: для изучения здоровья населения, например для определения среднего роста и веса людей в разных возрастных группах, для определения нормальных уровней кровяного давления, холестерина, глюкозы и т. д.. 3
• Инженерия: для проектирования и тестирования различных устройств и систем, например для определения среднего времени работы механизма до отказа, для определения стандартных значений температуры, влажности и т. д.. 3