How can I implement a formula to calculate the probability density function of a Gaussian distribution with mean μ and standard deviation σ for a given x value? Can you provide an example code snippet in Python that utilizes the [numpy] library and the following formula: 
f(x; μ, σ) = (1/σ√(2π)) * e^(-(x-μ)^2 / (2σ^2))
Please explain the variables and their significance in the formula, and how the resulting probability density can be used in statistical analysis.
32d6a61a-2066-443a-8e6c-fed8d49cc6ec
Как я могу применить формулу для расчета функции плотности вероятности гаусианского распределения с средним μ и стандартным отклонением σ для данного значения x? Можете ли вы предоставить примерный кодный слайд в Python, который использует библиотеку [numpy] и следующую формулу: f(x; μ, σ) = (1/σ√(2π)) * e^(-(x-μ) ^2 / (2σ^2) Пожалуйста, объясните переменные и их значение в формуле, и как получаемая плотность вероятности может быть использована в статистическом анализе.
submitted
0982e39f-758c-4022-863c-7831af244eba
Как я могу реализовать формулу для вычисления функции плотности вероятности гауссовского распределения со средним значением μ и стандартным отклонением σ для заданного значения `x`? Можете ли вы привести пример фрагмента кода на Python, который использует библиотеку `numpy` и следующую формулу: 
`f(x; μ, σ) = (1/σ√(2π)) * e^(-(x-μ)^2 / (2σ^2))`

Пожалуйста, объясните переменные и их значение в формуле, а также то, как полученная в результате плотность вероятности может быть использована в статистическом анализе.

submitted
Как я могу применить формулу для расчета функции плотности вероятности гаусианского распределения с средним μ и стандартным отклонением σ для данного значения x? Можете ли вы предоставить примерный кодный слайд в Python, который использует библиотеку [numpy] и следующую формулу: f(x; μ, σ) = (1/σ√(2π)) * e^(-(x-μ) ^2 / (2σ^2) Пожалуйста, объясните переменные и их значение в формуле, и как получаемая плотность вероятности может быть использована в статистическом анализе.
{"source": "evol_instruct", "kind": "synthetic", "evolved_from": null}