... распределение имеет формулу \[ f(x; \mu, \sigma) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \] , где \( \mu \) -математическое ожидание, \( \sigma \) - среднее квадратическое отклонение

Решение:

Представленная формула соответствует плотности вероятности нормального распределения (также известного как распределение Гаусса). В формуле обычно используется \( \mu \) для обозначения математического ожидания и \( \sigma \) для обозначения стандартного отклонения.

Формула нормального распределения:

\[ f(x; \mu, \sigma) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \]

Где:

• \( f(x; \mu, \sigma) \) — функция плотности вероятности;
• \( \mu \) — математическое ожидание (среднее значение);
• \( \sigma \) — стандартное отклонение (показывает разброс данных относительно среднего);
• \( \pi \) — математическая константа пи;
• \( e \) — основание натурального логарифма.

В вашем случае вместо \( \mu \) использовалась буква \( a \), что является допустимым, если \( a \) определяется как математическое ожидание.

Ответ: Нормальное (или Гауссово) распределение.