Math Problem Statement

Want Answer in Gujrati

Want Answer in Gujrati

Solution

છબીમાં ઉપલબ્ધ લખાણ અનુસાર, તમે એક Gaussian અથવા probability distribution function (પ્રમાણ વિતરણ કાર્ય) વિશે વાત કરી રહ્યા છો. આ ખ્યાલના આધારે,

પ્રથમ ભાગમાં f(x,σ)=e(xμ)22σ22πσf(x, \sigma) = \dfrac{e^{-\frac{(x - \mu)^2}{2\sigma^2}}}{\sqrt{2\pi}\sigma} દર્શાવાયેલ છે, જ્યાં μ\mu માપનું સરેરાશ (mean) અને σ\sigma તેનો પ્રમાણ (standard deviation) છે.

તે દર્શાવાવે છે કે XX એક સામાન્ય વિતરણ (Normal Distribution) સાથે સંકળાયેલ છે, અને XN(μ,σ2)X \in N(\mu, \sigma^2) માન્ય છે.

તમારા પ્રશ્ન પર આધાર રાખીને, Gaussian વિતરણમાં f(x)f(x) માટે સમીકરણની વધુ વિગતવાર ગણતરી જોઈ રહી છે.

શું તમને આ માહિતી અને સમજૂતી માટે વધુ વિગતચૂક અથવા ઉદાહરણ જોઈએ છે?

સંલગ્ન પ્રશ્નો:

  1. Gaussian અથવા Normal distribution ક્યારે લાગુ પડે છે?
  2. આ સમીકરણમાં μ\mu અને σ\sigma શું સૂચવે છે?
  3. Probability distribution function ક્યાં-ક્યાં ઉપયોગી છે?
  4. Gaussian distributionના ગુણધર્મો કયા છે?
  5. Probability માટે integration કેવી રીતે કાર્ય કરે છે?

ટિપ: Probability distribution function માં સરેરાશ μ\mu અને પ્રમાણ σ\sigma એ વેરિયન્સના મહત્વપૂર્ણ તત્વો છે.

Ask a new question for Free

By Image

Drop file here or Click Here to upload

Math Problem Analysis

Mathematical Concepts

Probability Distribution
Gaussian Distribution
Normal Distribution

Formulas

f(x, σ) = (e^(-(x - μ)^2 / 2σ^2)) / (√(2π)σ)

Theorems

Gaussian distribution properties
Normal distribution properties

Suitable Grade Level

Undergraduate / College