Що таке CONDITIONAL PROBABILITY Українською - Українська переклад

• умовної ймовірності
• умовної імовірності
• умовної вірогідності

Приклади вживання Conditional probability Англійська мовою та їх переклад на Українською

By definition of conditional probability.
По визначенню умовної ймовірності.

Conditional probability and independent events.
Умовні ймовірності та незалежні події.

For Sector game conditional probability rule is used.
Для Сектора використовується правило умовної вірогідності.

Monty Hall problem: An unintuitive consequence of conditional probability.
Парадокс Монті Голла: неочевидний наслідок умовної ймовірності.

In fact, all conditional probability questions can be solved by growing trees.
Насправді, усі завдання на умовну ймовірність можна вирішити за допомогою побудови дерева.

Bayes' theorem may be derived from the definition of conditional probability:.
Теорему Баєса може бути виведено з визначення умовної ймовірності:.

By using the conditional probability formula and summing over all nuisance variables:.
Шляхом застосування формули умовної ймовірності та підбиття сум за всіма завадними змінними[en]:.

If it doesn't, it might be a good idea to watch the conditional probability videos.
Якщо ж ні, то було б гарною думкою переглянути відео щодо умовної ймовірності.

Conditional probability, independent events, total probability formula, Bayes formula.
Умовні ймовірності, незалежні події, формула повної ймовірності, формула Байєса.

We are given that B has occurred, and we want to calculate the conditional probability of A3.
Нам задано, що B{\displaystyle B} сталося, і ми хочемо обчислити умовну ймовірність A 3{\displaystyle A_{3}}.

We then ascertain the conditional probability distributions of each variable given its parents in G.
Потім ми з'ясовуємо умовні розподіли ймовірності для кожної змінної за заданих її батьків у G.

(in the terminology of Dürr et al.[18] this fact is called the fundamental conditional probability formula).
(в термінології Дюрра та інших[16] цей факт названий фундаментальною формулою умовної ймовірності).

For Color and Suit games we apply conditional probability rule together with the rule of the sum of probabilities..
Для Кольору і Масті ми застосовуємо правило умовної вірогідності разом з правилом суми вірогідностей..

But unconsciously, they're doing these quite complicated calculations that will give them a conditional probability measure.
Але несвідомо, вони роблять ці доволі складні підрахунки, що дають їм вимірювання умовної ймовірності.

Under the Bernoulli model, the conditional probability of presence of each term is estimated by the proportion of documents within each category that contain the term.
Під бернуллиевского моделі, умовна ймовірність присутності кожного члена оцінюється за часткою документів в рамках кожної категорії, які містять цей термін.

Now let's do a problem that involves almost everything we have learned so far about probability and combinations and conditional probability.
А тепер нумо виконаємо завдання, яке містить у собі майже усе що ми вивчили про ймовірність, комбінації та умовну ймовірність.

When in doubt, it's always possible to answer conditional probability questions by Bayes' theorem.
Якщо ж маєте сумніви, то завжди можна знайти відповідь на питання щодо умовної ймовірності за допомогою теореми Байєса.

Under the Multinomial model, the conditional probability of presence of each term is estimated by the frequency of the term within each category divided by the frequency of all terms within the category.
Під полиномиальной моделі, умовна ймовірність присутності кожного члена оцінюється за частотою терміна в кожній категорії, поділеній на частоту всіх термінів в даній категорії.

And notice now that the'A' cup has many'AA' pairs, which makes sense, since the conditional probability of an'A' after an'A' is higher in our original message.
Звернемо увагу, що склянка А має багато пар АА, що має сенс, тому що умовна вірогідність АА вища, бо АА частіше трапляється в нашому оригінальному повідомленні.

This is essentially a conditional probability- the probability of"H" when the correct action is to accept, or P[H|A]. Similarly P[L|R] is the probability that an agent gets an"L" signal when the correct action is reject.
Це є conditional probability- ймовірність"H", коли правильна дія- прийняти, чи P[H|A], а P[L|R]- ймовірність, що агент отримає сигнал"L", коли правильна дія- відмовити.

Quantities such as regression coefficients are statistical parameters in the above sense, because they index the family of conditional probability distributions that describe how the dependent variables are related to the independent variables.
Такі величини як коефіцієнти регресії є статистичними параметрами в зазначеному вище сенсі, якщо вони індексують сімейство умовних розподілів ймовірностей, що описує, як залежні змінні залежать від незалежних змінних.

Like all forms of regression analysis, linear regression focuses on the conditional probability distribution of y given X, rather than on the joint probability distribution of y and X, which is.
Подібно до інших методів регресійного аналізу, лінійна регресія повертає розподіл умовної імовірності y в залежності від X, а не розподіл спільної імовірності y та X, що стосується області мультиваріативного аналізу.

If X{\displaystyle X} is a random variable representing the observed data and H{\displaystyle H} is the statistical hypothesis under consideration, then the notion of statistical significance can be naively quantified by the conditional probability Pr( A| H){\displaystyle\Pr(A|H)}, which gives the likelihood of a certain observation event A if the hypothesis is assumed to be correct.
Якщо X{\displaystyle X} є випадковою величиною, що представляє собою дані спостереження і H{\displaystyle H}- статистична гіпотеза, що розглядається, тоді нотація статистичної значимості можна інтуїтивно визначити за допомогою умовної імовірності Pr( X| H){\displaystyle\Pr(X|H)}, яка задає ймовірність спостереження за умови, що гіпотеза припускається правдивою.

Intuitively, the marginal probability of X is computed by examining the conditional probability of X given a particular value of Y, and then averaging this conditional probability over the distribution of all values of Y.
Інтуїтивно, відособлена ймовірність X обчислюється шляхом вивчення умовної ймовірності X для певного значення Y, а потім усереднення цієї умовної ймовірності над розподілом усіх значень Y.

This means that the probability that the patient will be found to be suffering from X should be derived from the appropriate conditional probability that conditions on the patient not having any significant symptoms(the symptoms are mild enough for it to be compatible to having no complaints).
Це означає, що ймовірність того, що пацієнт буде встановлено, що страждає від X повинні бути отримані від відповідних умовна ймовірність того, що умови на пацієнта, не маючи будь-яких значних симптомів(симптоми виражені слабо, достатньо для того, щоб бути сумісним з відсутністю скарг).

Conditional Probabilities, 516.
Умовні ймовірності, 516.

Decompose the joint distribution(break it into relevant independent or conditional probabilities).
Розкласти спільний розподіл(розбити його на доречні незалежні або умовні ймовірності).

The conditional probabilities p(y|x) describe the statistical property of the“noise”(interference) that distorts signals during the transmission process.
Умовну вірогідність р(у|х) описують статистичні властивості«шумів»(перешкод), що спотворюють сигнали в процесі передачі.

For any set of random variables, the probability of any member of a joint distribution can be calculated from conditional probabilities using the chain rule(given a topological ordering of X) as follows:[16].
Для будь-якої множини випадкових змінних імовірність будь-якого члену спільного розподілу може бути обчислено з умовних імовірностей із застосуванням ланцюгового правила(для заданого топологічного впорядкування X) наступним чином:[18].

In practical terms, these complexity results suggested that while Bayesian networks were rich representations for AI and machine learning applications, their use in large real-world applications would need to be tempered by either topological structural constraints, such as naïve Bayes networks, or by restrictions on the conditional probabilities.
З практичної точки зору, ці результати стосовно складності підказали, що хоча баєсові мережі й були цінними представленнями для застосунків ШІ та машинного навчання, їхнє застосування у великих реальних задачах вимагатиме пом'якшення або топологічними структурними обмеженнями, такими як наївні баєсові мережі, або обмеженнями на умовні ймовірності.