パラメトリックモデルを用いて確率密度分布を推定するには、まず、確率密度 を調整可能ないくつかのパラメータを用いてを表現する必要がある。正規分布 は、最も簡単で、しかも、最も広く用いられているパラメトリックモデルのひ とつである。次に、データからパラメータを推定する必要があるが、そのため の代表的な手法には、最尤法(maximum likelihood)とベイズ推定(Bayesian inference)がある。これらの手法は、ほぼ同様の推定結果を与えるが、概念的 には、かなり異なった手法である。