Що таке ВИПАДКОВОЮ ЗМІННОЮ Англійською - Англійська переклад

• random variable

Приклади вживання Випадковою змінною Українська мовою та їх переклад на Англійською

Відтак вона є випадковою змінною.
Its been a casual change.

Тепер ми маємо справу з перервною випадковою змінною.
We are now dealing with a discrete random variable.

Нехай θ буде невідомою випадковою змінною, та припустімо, що x 1, x 2,….
Let θ be an unknown random variable, and suppose that x 1, x 2,….

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

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

Більшість часу, що ви будете мати справу з перервною випадковою змінною, то ви ймовірно будете мати справу зі скінченою кількістю величин.
Most of the time that you're dealing with a discrete random variable, you're probably going to be dealing with a finite number of values.

То це було б перервною чи неперервною випадковою змінною?
Is this a discrete or a continuous random variable?

Але якщо ви в змозі скласти перелік величин яких набуває дана змінна, тоді ви маєте справу з перервною випадковою змінною.
But if you can list the values that it could take on, then you're dealing with a discrete random variable.

Проте, іноді коли ви бачите формальне пояснення цього, на зразок цього з випадковою змінною, то це трохи спантеличує.
Although, sometimes when you see it formally explained like this with the random variables and that it's a little bit confusing.

Далі я стверджую, що не важливо з чого починається розподіл У, це z завжди буде рівномірною, випадковою змінною.
Then I claim that no matter what distribution y started with, this z is always going to be a uniform, random variable.

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

(Дуже особливим випадком цього є такий, коли X{\displaystyle X} та Y{\displaystyle Y} є однією й тією ж випадковою змінною.).
(A very special case of this is when X{\displaystyle X} and Y{\displaystyle Y} are the same random variable.).

Більшість часу, що ви будете мати справу з, як у даному випадку тут, перервною випадковою змінною… дозвольте мені пояснити вам дещо це ось тут це також перервна випадкова змінна..
Most of the times that you're dealing with, as in the case right here, a discrete random variable-- let me make it clear this one over here is also a discreet 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.
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.

Так, іншими словами, якщо я візьму довільний навмисний розподіл і я проXOR'ю його з незалежною рівномірно-випадковою змінною, те що я отримаю в кінці буде рівномірно- випадковою змінною.
So in other words if I take an arbitrarily malicious distribution and I XOR with independent uniform random variable what I end up with is a uniform random variable.

Це насправді доволі типовий спосіб визначення випадкової змінної при жбурлянні монети. Але я міг би визначити це як 100, а це я міг би визначити як 703. І це все ще було б правильною випадковою змінною.
This is actually a fairly typical way of defining a random variable supposed to be a coin flip but I could have define this is a 100 and I could have define this is 703 and this would still be a legitimate random variable.

Що ми бачили у нашому останньому відео, так це таку ж саму річ як додавання усього до купи та ділення цього на дану кількість чисел, окрім того, що цей метод працював з нескінченою кількістю нескінченої загальної сукупності що й було даною випадковою змінною.
Which we saw in the last video was the exact same thing as adding everything together and dividing by the number of numbers, except that that method worked with an infinite number of an infinite population what the random variable is.

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

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

Отож знову ж таки, це ось тут це перервна випадкова змінна.
So once again, this right over here is a discrete random variable.

Скажімо я маю випадкову змінну Х.
Let's say that I have random variable X.

Тепер я змінив цю випадкову змінну.
I have changed the random variable now.

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

Але, на жаль формальне визначення випадкова змінна може бути трохи c onfusing.
But unfortunately the formal definition of a random variable can be a little c onfusing.

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

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

Так що тепер, давайте визначимо випадкову змінну, яка є результатом XOR'у Х та Y.
So now let's define the random variable which is the XOR of x and y.

Ймовірність того, що наша випадкова змінна, дана кількість автівок що проїзджають за годину, буде дорівнювати конкретному числу.
The probability that our random variable, the number of cars that passes in an hour, is equal to a particular number.

Поміркуймо… скажімо це випадкова змінна Y, замість бути такою, скажімо це рік коли випадковому студенту з класу було нудно.
Let's think about-- let's say that random variable Y, instead of it being this, let's say it's the year that a random student in the class was born.

Нумо візьмемо випадкову змінну Z, велику Z, нехай це буде кількість мурах які народяться завтра в нашому всесвіті.
Let's let random variable Z, capital Z, be the number ants born tomorrow in the universe.