如何用JavaScript计算特定自变量在高斯分布中的概率密度值？请结合正态分布的数学公式提供一个示例。

高斯分布，亦称正态分布，广泛应用于概率论与统计学中，其概率密度函数（PDF）为一个关于均值和标准差的连续函数，具有独特的钟形曲线形状。在JavaScript中，我们可以通过编写函数来计算特定自变量的概率密度值，这在数据模拟和统计分析中十分有用。

参考资源链接：[JavaScript实现高斯分布及其概率密度计算](https://wenku.csdn.net/doc/2uhd7rqoam?spm=1055.2569.3001.10343)

概率密度函数的一般形式为：\[ f(x|\mu,\sigma) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} \exp\left(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}\right) \]
其中，μ是均值，σ是标准差，x是自变量，e是自然对数的底数，π是圆周率。

在JavaScript中，我们可以按照如下步骤实现高斯分布的概率密度函数：
1. 定义均值μ和标准差σ。
2. 计算指数部分：将自变量x减去均值μ后，求平方，再除以2乘以标准差σ的平方。
3. 计算分母部分：标准差σ乘以根号2π。
4. 求指数部分的指数，然后除以分母，得到概率密度值。

示例代码如下：

    function gaussian(x, mu, sigma) {
        var exponent = Math.pow(x - mu, 2) / (-2 * Math.pow(sigma, 2));
        var denominator = sigma * Math.sqrt(2 * Math.PI);
        var probability = (1 / denominator) * Math.exp(exponent);
        return probability;
    }

例如，计算自变量x=2.0时，在均值μ=0.0和标准差σ=1.0的高斯分布中的概率密度值：

    console.log(gaussian(2.0, 0.0, 1.0)); // 输出概率密度值

上述函数和示例将帮助你计算出自变量在高斯分布中的概率密度值。通过调整均值和标准差，你可以将该函数应用于不同的数据集。为了更深入地理解和应用高斯分布，建议参考《JavaScript实现高斯分布及其概率密度计算》一书，该资料不仅详细介绍了高斯分布的理论基础，还提供了实际的编程实现和应用案例，有助于你在实际开发中更好地运用这一重要的数学工具。

参考资源链接：[JavaScript实现高斯分布及其概率密度计算](https://wenku.csdn.net/doc/2uhd7rqoam?spm=1055.2569.3001.10343)