A distribuição gaussiana, também conhecida como distribuição normal, é uma das distribuições de probabilidade mais importantes e amplamente utilizadas em estatística. Ela é caracterizada por uma curva em forma de sino, sendo que a maior parte dos dados está concentrada ao redor da média e conforme se afasta da média, a probabilidade de ocorrência diminui. A distribuição gaussiana surge naturalmente em muitos fenômenos da vida real, como por exemplo a altura das pessoas, o tempo de reação de um atleta, a temperatura da água em um dado local, entre outros. Uma de suas características mais interessantes e úteis é a chamada “regra empírica”, que estabelece que cerca de 68% dos dados estão dentro de um desvio padrão da média, aproximadamente 95% estão dentro de dois desvios padrões e quase todos (99,7%) estão dentro de três desvios padrões. A distribuição gaussiana também tem várias aplicações importantes, como no cálculo de intervalos de confiança, ajuste de modelos estatísticos, inferência estatística e muitas outras áreas. É importante ressaltar que, para aplicar a distribuição gaussiana, é necessário que os dados sejam normalmente distribuídos e que não haja influência de outliers ou dados extremos. Em resumo, a distribuição gaussiana é extremamente útil na análise de dados e na tomada de decisões, seja em estudos estatísticos, empreendimentos comerciais ou em qualquer outra área em que seja necessário compreender e modelar a variabilidade de um fenômeno.
