正态分布最早是棣莫弗(Abraham de Moivre)在1718年著作的书籍的(Doctrine of Change),及1734年发表的一篇关于二项分布文章中提出的,当二项随机变量的位置参数n很大及形状参数p为1/2时,则所推导出二项分布的近似分布函数就是正态分布。拉普拉斯(Laplace)在1812年发表的《分析概率论》(Theorie Analytique des Probabilites)中对棣莫佛的结论作了扩展到二项分布的位置参数为n及形状参数为1>p>0时。现在这一结论通常被称为棣莫佛-拉普拉斯定理。拉普拉斯在误差分析试验中使用了正态分布。勒让德于1805年引入最小二乘法这一重要方法;而高斯则宣称他早在1794年就使用了该方法,并通过假设误差服从正态分布给出了严格的证明。
三、正态分布的应用
正态分布是自然科学与行为科学中的定量现象的一个方便模型。各种各样的心理学测试分数和物理现象比如光子计数都被发现近似地服从正态分布。尽管这些现象的根本原因经常是未知的, 理论上可以证明如果把许多小作用加起来看做一个变量,那么这个变量服从正态分布(在R.N.Bracewell的Fourier transform and its application中可以找到一种简单的证明)。正态分布出现在许多区域统计:例如, 采样分布均值是近似地常态的,即使被采样的样本的原始群体分布并不服从正态分布。另外,正态分布信息熵在所有的已知均值及方差的分布中最大,这使得它作为一种均值以及方差已知的分布的自然选择。正态分布是在统计以及许多统计测试中最广泛应用的一类分布。在概率论,正态分布是几种连续以及离散分布的极限分布。