正态分布是统计中最常用的分布之一。但在实际应用中,大部分数据并非是具有严格的对称性的,而是具有一定程度上的偏斜。在这种情况下,若我们依旧坚持继续使用正态分布去分析刻画数据的性质就会变得非常不合适。本文通过对正态分布引入一个偏尾参数,构造生成了一个全新的三参数非对称正态分布。首先,本文给出了三参数非对称正态分布的密度概率函数定义,并推导出了这个分布的累积分布函数、矩母函数、数学期望和方差等。然后,本文研究了参数的三种估计方法,包括矩估计、极大似然估计和贝叶斯估计,并且通过生成模拟数据验证比较了这三个方式。最后,本文将三参数非对称正态分布用于丹麦火灾保险损失和身体质量指数这两个实际数据的拟合,证明了与正态分布和偏正态分布相比,该分布更加适用于接近正态分布但又同时具有非对称性的数据。