Що таке A RANDOM VARIABLE Українською - Українська переклад

• випадкової величини
• випадкова змінна
• випадкову змінну
• випадкова величина
• випадковою величиною
• випадковою змінною

Приклади вживання A random variable Англійська мовою та їх переклад на Українською

Is a random variable and| X|.
Є випадковою величиною і| X|.

I(X) is itself a random variable.
Я(X) саме по собі є випадковою величиною.

For a random variable X, the rth population L-moment is[1].
Для випадкової величини X, rth населення L-момент[1].

So let's say I have a random variable, X.
Отож, скажімо, ми маємо випадкову змінну Х.

Suppose we have a random variable y. That's distributed arbitrarily over 01 to the n.
Припустимо, що випадкова змінна У довільно розподілена від 01 до n.

So this basically defines a random variable.
Так, це в основному визначає випадкова змінна.

This sequence of a random variable Xt is called a stochastic process.
Цей процес між випадковими змінними х та у називають статистичним зв'язком.

That's not going to be the case with a random variable.
Це не буде прикладом з випадковою змінною.

Suppose we have a random variable which produces either a success or a failure.
Припустімо, що ми маємо випадкову змінну, що продукує успіх або невдачу.

Information theory: Entropy is a measure of the uncertainty associated with a random variable.
Теорія інформації: Ентропія є мірою невизначеності, пов'язаної з випадковою змінною.

So let's say that I have a random variable capital X.
Отже, скажімо що я маю випадкову змінну Х.

A random variable can take on many, many, many, many, many many different values with different probabilities.
Випадкова змінна може набувати багатьох різних величин з різними ймовірностями.

So really the way to think about a randomized algorithm is it's actually defining a random variable.
Так, дійсно, спосіб думати про рандомізованих алгоритму є його власне визначення випадкова змінна.

So suppose we have a random variable x And this random variable maps into the set 01.
Так, припустимо, що ми маємо випадкової змінної x І ця випадкова змінна карти в набір 01.

Formally, we begin by considering some family of distributions for a random variable X, that is indexed by some θ.
Формально, ми починаємо з розгляду деякого сімейства розподілів для випадкової величини X, проіндексованого деякою θ.

So formally, a random variable denoted say, by X. Is a function, from the universe into some set.
Так формально, випадкова змінна позначають сказати, х. Функція, з Всесвіту в деяких набір.

It might not be as pure way of thinking about it as defining 1 is heads and 0 is tails, but that would have been a random variable.
Це, можливо, не такий гарний спосіб міркування про це як визначення 1 за лицьовий і 0 за зворотній бік, але це буде випадковою змінною.

So a good place to start is just to define a random variable that essentially represents what you care about.
Отож, гарним початком буде просто визначити випадкову змінну, що по суті являє собою те, що вас цікавить.

Assume that a natural martingale related to$\ mathcal{ M}_{( n)},$ converges almost surely and in the mean to a random variable$W$.
Припустимо, що стандартний мартингал, пов'язаний з$\ mathcal{ M}_{( n)},$ збігається майже напевно і в середньому до випадкової величини $W$.

Modern definition: If the outcome space of a random variable X is the set of real numbers R{\displaystyle\mathbb{R}}.
Сучасне визначення: Якщо вихідний простір випадкової величини X є множиною дійсних чисел R{\displaystyle\mathbb{R}}.

Elo is a statistical system based on the assumption that the chess performance of each player in his or her games is a random variable.
Ело-це статистична система, заснована на припущенні про те, що шахи результативність кожного гравця в його або її гри є випадкова величина.

It is obtained by transforming a random variable X having a normal distribution into random variable Y= eX.
Він отримується шляхом перетворення випадкової величини X, що має нормальний розподіл у випадкову величину Y= eX.

Let me ask you what is the probability that this random variable output zero and what is the probability that a random variable outputs one?
Дозвольте мені запитати вас, що ймовірність того, що це випадкова змінна вивід нуль і що ймовірність того, що випадкова змінна виходи один?

So if we solved all the probabilities that a random variable can take, or we're summing over all of the values, this is going to sum up to 1.
Отож, якщо ми знайдемо усі ці ймовірності того, що випадкова змінна може набувати або ж ми знайдемо суму усіх цих величин, то ця суму має дорівнювати 1.

The Shannon entropy satisfies the following properties, for some of which it is useful to interpret entropy as the amount of information learned(or uncertainty eliminated) by revealing the value of a random variable X:.
Ентропія Шеннона задовольняє наступні властивості, для деяких з яких корисно інтерпретувати ентропію як кількість пізнаної інформації(або усуненої невизначеності) при розкритті значення випадкової величини X:.

The amount of information conveyed by each individual event then becomes a random variable whose expected value is the information entropy.
Визначена таким чином кількість інформації, що передається кожною подією, стає випадковою змінною, чиє математичне сподівання є інформаційною ентропією.

The binomial distribution for a random variable X with parameters n and p represents the sum of n independent variables Z which may assume the values 0 or 1.
Біноміальний розподіл для випадкової величини X з параметрами n і p є сумою n незалежних змінних Z, які можуть приймати значення 0 або 1.

In statistics, every conjecture concerning the unknown distribution F{\displaystyle F} of a random variable X{\displaystyle X} is called a statistical hypothesis.
В статистиці, кожна гіпотеза щодо невідомого розподілу F{\displaystyle F} випадкової величини X{\displaystyle X} називається статистичною гіпотезою.

In general, if a random variable X follows the hypergeometric distribution with parameters N, m and n, then the probability of getting exactly k successes is given by.
Загалом, якщо випадкова величина X відповідає гіпергеометричному розподілу з параметрами N, D та n, то ймовірність отримання рівно k успіхів визначається формулою:.

When such a variable is treated as a random variable, the Poisson, binomial and negative binomial distributions are commonly used to represent its distribution.
Коли така змінна розглядається як випадкова величина, розподіл Пуассона, біноміальний і негативний біноміальний розподіл, як правило, використовуються для представлення цього розподілу.