https://file.aiquickdraw.com/mathbot/file/1726472466173u17rd4dy.jpg

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

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

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

તમારા પ્રશ્ન પર આધાર રાખીને, Gaussian વિતરણમાં \( f(x) \) 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 \( \mu \) અને \( \sigma \) 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 \( \mu \) અને પ્રમાણ \( \sigma \) એ વેરિયન્સના મહત્વપૂર્ણ તત્વો છે.

This page provides a detailed explanation and step-by-step solution to a Gaussian distribution problem, involving the equation f(x, σ) = (e^(-(x - μ)^2 / 2σ^2)) / (√(2π)σ). This explanation is in Gujarati and covers key concepts of Normal and Gaussian distributions.

Math Problem Statement

Solution

Ask a new question for Free

By Image

Math Problem Analysis

Mathematical Concepts

Formulas

Theorems

Suitable Grade Level

Related Recommendation