Dystrybucja  Forma funkcjonalna  standardowe
Gaussian
Jeśli ilość okazji jest ogromna, wówczas można wykorzystać gazyzjatycką zdolność transportową do przedstawiania fizycznych okazji. Zawłaszczenie gaussowskie jest przepustowością non-stop, która przybliża dokładne dwumianowe rozpowszechnienie okazji. Pokazany przekaz gaussowski jest ustandaryzowany w taki sposób, że całe ogólne oszacowanie x daje prawdopodobieństwo 1. Koncepcja gaussyjska daje prawdopodobieństwo 0,683 bycia wewnątrz jednego standardowego odchylenia średniej. Wartością średnią jest a=np, gdzie n jest liczbą przypadków, a p prawdopodobieństwem dowolnego oszacowania liczby x (to wyartykułowanie jest kontynuowane z dwumianowego obiegu). Zastosowane odchylenie standardowe to dodatkowo odchylenie od dwumianowego rozpowszechnienia. Rozproszenie gaussowskie jest dodatkowo nazywane “zwykłym przekazem” i jest regularnie przedstawiane jako “gong formed bend”. Jeśli prawdopodobieństwo pojedynczego zdarzenia wynosi p =, a istnieje n = zdarzeń, to wartość funkcji rozkładu gaussowskiego przy wartości x = wynosi x 10^. Dla tych warunków, średnia liczba zdarzeń jest, a odchylenie standardowe wynosi . Figurka ta służy do oszacowania wartości średniej i odchylenia standardowego oraz do oszacowania dzieła rozpowszechniania, jeśli podano wartość x. Na przykład, w przypadku wykorzystania jej do oceny 100 rzutów monetą dla ilości “główek”, w tym momencie prawdopodobieństwo samotnego rzutu monetą wynosiłoby 0,5, a średnie oszacowanie główek dla 100 rzutów wyniosłoby 50. W każdym razie odchylenie standardowe wyniosłoby 5, a więc powinno być 0,683 prawdopodobieństwa posiadania gdzieś w przedziale 45 i 55 sztuk. Prawdopodobieństwo wynosi około 0,08 na posiadanie dokładnie 50 głowic. W każdym razie, w przypadku, gdy oceniacie Państwo szacunkową pracę alokacyjną dla szacunków od 45 do 55 i w całości, całość wynosi 0,7295, więc ta liczba nie jest na tyle duża, aby odgadnąć, że Gaussian dawałby dokładne wyniki. Grając w podobny układ figur wykorzystujących dwumianowy przekaz daje 0,7287, więc żadne z oszacowań dla tego przykładu wielkości nie pasuje do hipotetycznej projekcji gusowskiej.