Що таке THE CENTRAL LIMIT THEOREM Українською - Українська переклад

• центральна гранична теорема
• центральну граничну теорему
• центральної граничної теореми
• центральною граничною теоремою

Приклади вживання The central limit theorem Англійська мовою та їх переклад на Українською

The central limit theorem.
Центральна гранична теорема.

This result follows from the Central Limit Theorem.
Цей результат випливає з центральної граничної теореми.

The central limit theorem.
Центральною граничною теоремою.

This result is a specific case of the central limit theorem.
Цей результат є особливим випадком центральної граничної теореми.

By the central limit theorem.
Згідно з центральною граничною теоремою.

The wide applicability of the normal distribution is based on the central limit theorem.
Широке застосування закону нормального розподілу пояснюється центральною граничною теоремою.

Due to the central limit theorem.
Згідно з центральною граничною теоремою.

Recreated the model of Galton board applied for visual demonstration of the Central limit theorem.
Відтворили модель Дошки Гальтона, що призначена для наглядної демонстрації центральної граничної теореми.

The Central Limit Theorem has many variants.
Центральна гранична теорема має декілька варіантів.

Chebyshev in 1874 in connection with his studies in probability theory(the attempt to prove the central limit theorem).
Чебишева в 1874 у зв'язку з дослідженнями з теорії ймовірностей(спроба довести центральну граничну теорему).

The central limit theorem has a number of variants.
Центральна гранична теорема має декілька варіантів.

Published literature contains a number of useful and interesting examples and applications relating to the central limit theorem.
У літературі можна знайти велику кількість корисних і цікавих прикладів застосувань, пов'язаних із центральною граничною теоремою.

The central limit theorem has a simple proof using characteristic functions.
Центральна гранична теорема має просте доведення за допомогою характеристичних функцій.

Several fundamental facts of mathematical statistics describe this phenomenon, including the law of large numbers and the central limit theorem.
Кілька фундаментальних фактів математичної статистики можуть описати це явище, в тому числі закон великих чисел і центральної граничної теореми.

The central limit theorem implies that those statistical parameters will have asymptotically normal distributions.
Центральна гранична теорема стверджує, що такі статистичні параметри будуть мати асимптотично нормальні розподіли.

Since real-world quantities are often the balanced sum of many unobserved random events, the central limit theorem also provides a partial explanation for the prevalence of the normal probability distribution.
Оскільки величини реального світу часто є збалансованою сумою багатьох неспостережувальних випадкових подій, центральна гранична теорема також частково пояснює те, що нормальний розподіл зустрічається досить часто.

The central limit theorem also implies that certain distributions can be approximated by the normal distribution, for example:.
Центральна гранична теорема також передбачає, що певні розподіли можливо апроксимувати за допомогою нормального розподілу, наприклад:.

These PN sequences are statistically uncorrelated, and the sum of a large number of PN sequences results in multiple access interference(MAI) that is approximated by a Gaussian noise process(following the central limit theorem in statistics).
Ці ПШ-послідовності статистично корельовані, а сума великого числа ПШ-послідовностей призводить до множинної інтерференції доступу(MAI), яка апроксимується гаусовим шумом процесу(дотримуючись центральної граничної теореми в статистиці).

In this variant of the central limit theorem the random variables Xi have to be independent, but not necessarily identically distributed.
У цьому варіанті центральної граничної теореми випадкові величини X i{\displaystyle X_{i}} мають бути незалежними, але не обов'язково однаково розподіленими.

The use of any parametric model is viewed skeptically by most experts in sampling human populations:"most sampling statisticians, when they deal with confidence intervals at all, limit themselves to statements about based on very large samples, where the central limit theorem ensures that these will have distributions that are nearly normal.".
Використання будь-якої параметричної моделі розглядається скептично більшістю експертів у відборі вибірок з людських сукупностей:«більшість статистиків, що роблять вибірки, коли мають справу з довірчими інтервалами взагалі, то обмежують себе твердженнями на основі дуже великих вибірок, коли центральна гранична теорема гарантує, що матимуть розподіли, що є майже нормальними».

From another viewpoint, the central limit theorem explains the common appearance of the"bell curve" in density estimates applied to real world data.
З іншої точки зору, центральна гранична теорема пояснює common appearance"дзвоноподібної кривої" при оцінках функції густини застосованих до даних реального світу.

Using the central limit theorem to justify approximating the sample mean with a normal distribution yields an approximate 95% confidence interval of the form.
Використовуючи центральну граничну теорему, щоб виправдати приблизне вибіркове середнє з нормальним розподілом дає приблизний 95% довірчий інтервал виду:.

If this procedure is performed many times, the central limit theorem says that the distribution of the average will be closely approximated by a normal distribution.
Якщо цю процедуру повторити багато разів, центральна гранична теорема стверджує, що розраховані середні значення будуть мати нормальний розподіл.

The central limit theorem of probability theory indicates that the summation of many random processes will tend to have distribution called Gaussian or Normal.
Центральна гранична теорема з теорії ймовірностей означає, що підсумовування багатьох випадкових процесів буде мати тенденцію до гауссівского або звичайного розподілу.

Nowadays, it can be seen as a consequence of the central limit theorem since B(n, p) is a sum of n independent, identically distributed Bernoulli variables with parameter p.
Сьогодні, її можна розглядати як наслідок із центральної граничної теореми оскільки B(n, p) є сумою із n незалежних, однаково розподілених випадкових величин із розподілом Бернуллі із параметром p.

Using generalisations of the central limit theorem, we can then see that this would often(though not always) produce a final distribution that is approximately normal.
Використавши узагальнення центральної граничної теореми, ми можемо побачити, що дуже часто(хоча не завжди) це утворюватиме в результаті розподіл, що наближений до нормального.

It is ubiquitous in nature and statistics due to the central limit theorem: every variable that can be modélled as a sum of many small independent variables is approximately normal.
Розповсюджений в природі та статистиці завдяки центральній граничній теоремі- кожна випадкова величина, яка може бути змодельована як сума великої кількості незалежних випадкових величин є майже нормально.

It might be thought that, due to the central limit theorem of statistics, collecting more independent measurements will improve the precision of estimates, thus decreasing bias.
Можна припустити, що, в силу центральної граничної теореми статистики, збір більш незалежних вимірювань дозволить підвищити точність оцінки, тим самим зменшуючи упередженість.

Central limit theorem.
Центральна гранична теорема.

Read about Central limit theorem.
Поняття про центральну граничну теорему.