Що таке РОЗПОДІЛ ІМОВІРНОСТІ Англійською - Англійська переклад

• probability distribution

Приклади вживання Розподіл імовірності Українська мовою та їх переклад на Англійською

Розподіл імовірності можна розглядати як розбиття множини.
A probability distribution can be viewed as a partition of a set.

Питання визначає, який розподіл імовірності повинно бути розраховано.
A question specifies which probability distribution has to be computed.

Є збіжним рядом[en], і тому цю функцію правдоподібності може бути унормовано в розподіл імовірності.
Is a convergent series, and so this likelihood function can be normalized into a probability distribution.

Не знаючи цей спільний розподіл імовірності, неможливо обчислити I[ f]{\displaystyle I[f]}.
Without knowing the joint probability distribution, it is impossible to compute I[f].

Тут стратегія(англ. policy) позначає відображення, яке призначає деякий розподіл імовірності над діями всім можливим історіям.
Here, a policy refers to a mapping that assigns some probability distribution over the actions to all possible histories.

Ця невідповідність показує, що розподіл імовірності завтрашнього кольору залежить не лише від поточного значення, але знаходиться також і під впливом інформації про минуле.
This discrepancy shows that the probability distribution for tomorrow's color depends not only on the present value, but is also affected by information about the past.

Узагальненням попереднього випадку для двох змінних є спільний розподіл імовірності n{\displaystyle n\,} дискретних випадкових змінних X 1, X 2,….
The generalization of the preceding two-variable case is the joint probability distribution of n{\displaystyle n\,} discrete random variables X 1, X 2,….

Тепер розподіл імовірності по цьому всесвіті U це просто функція, яку я буду позначати через Р, і ця функція, що він робить, він привласнює кожному елементу у Всесвіті число між нулем і одиницею.
Now a probability distribution over this universe U is simply a function which I will denote by P, and this function, what it does, is it assigns to every element in the universe a number between zero and one.

Здійснений таким чином аналіз довіри є статистично чинним, поки розподіл імовірності виходу залишається незмінним, і не вноситься змін до мережі.
A confidence analysis made this way is statistically valid as long as the output probability distribution stays the same and the network is not modified.

Також зверніть увагу, що«оптимальний розподіл імовірності» тут означає рівномірний розподіл: первинна абетка з n символів має найвищу можливу ентропію(для абетки з n символів), коли розподіл імовірності абетки є рівномірним.
Also note:"optimal probability distribution" here means a uniform distribution: a source alphabet with n symbols has the highest possible entropy(for an alphabet with n symbols) when the probability distribution of the alphabet is uniform.

Це вдача, оскільки це означає, що, незважаючи на те, що ми не знаємо σ, ми знаємо розподіл імовірності цієї частки: вона має t-розподіл Стьюдента з n- 1 ступенями вільності.
That is fortunate because it means that even though we do not know σ, we know the probability distribution of this quotient: it has a Student's t-distribution with n- 1 degrees of freedom.

Там, де нульова гіпотеза являє собою окремий випадок альтернативної гіпотези, розподіл імовірності статистичного критерію є приблизно хі-квадратним розподілом зі ступенямивільності[en], що дорівнюють df2- df1.
Where the null hypothesis represents a special case of the alternative hypothesis, the probability distribution of the test statistic is approximately a chi-squared distribution with degrees of freedom equal to df2- df1.

Коли застосовується логарифм відношення правдоподібностей, така статистика відома як статистика відношення логарифмічних правдоподібностей, а розподіл імовірності цієї перевірної статистики, за припущення, що нульова модель є істинною, може бути наближено із застосуванням теореми Уїлкса.
When the logarithm of the likelihood ratio is used, the statistic is known as a log-likelihood ratio statistic, and the probability distribution of this test statistic, assuming that the null model is true, can be approximated using Wilks's theorem.

Ця функція правдоподібності не є розподілом імовірності, оскільки сума.
This likelihood function is not a probability distribution, because the total.

Такі системи працюють на векторах розподілів імовірностей, що зберігаються в комірках пам'яті та регістрах.
Such systems operate on probability distribution vectors stored in memory cells and registers.

По-друге, респондентів не просять указувати розподіл імовірностей.
Second, the surveys do not ask respondents to report probability distributions.

Ну, це розподіл імовірностей.
Well, it's a probability distribution.

Будь-який розподіл імовірностей в множині R має принаймні одну медіану, але в окремих випадках може існувати більше ніж одна медіана.
Any probability distribution on R has at least one median, but there may be more than one median.

Якщо розглядати функцію від n для фіксованого N, це є розподілом імовірності, але якщо розглядати функцію від N для фіксованого n, це є функцією правдоподібності.
When considered a function of n for fixed N this is the probability distribution, but when considered a function of N for fixed n this is a likelihood function.

Коли відомий розподіл імовірностей випадкової величини, його можна використати аби розрахувати точний довірчий інтервал;
When the probability distribution of the value is known, it can be used to calculate an exact confidence interval;

Будь-який розподіл імовірностей в множині R має принаймні одну медіану, але в окремих випадках може існувати більше ніж одна медіана.
Any probability distribution on R has at least one median, but in specific cases there may be more than one median.

У кібернетиці загальна інформаційна концепція кількісно виражає зміст даного набору символів, використовуючи розподіл імовірностей всіх можливих перестановок символів.
In cybernetics, the general information concept quantitatively expresses the information content of a given set of symbols by employing the probability distribution of all possible permutations of the symbols.

Штучний інтелект може використовуватися для того, щоб ідентифікувати конкретний контекст або дію або формувати розподіл імовірностей конкретних станів системи без людського втручання.
Artificial intelligence can be employed to identify a specific context or action, or generate a probability distribution of specific states of a system without human intervention.

Для деяких розподілів імовірності середнє значення є нескінченним(+∞ або- ∞), тоді як деякі інші не мають середнього значення.
For some probability distributions the mean is infinite(+∞ or-∞), while others have no mean.

Масовий розподіл імовірностей збалансований довкола математичного сподівання, тут наведено Бета-розподіл Beta(α, β) із математичним сподіванням α/(α+β).
The mass of probability distribution is balanced at the expected value, here a Beta(α, β) distribution with expected value α/(α+β).

Можна запитати: якщо множину було розбито випадковим чином, яким буде розподіл імовірностей?
One may then ask: if a set were partitioned randomly, what would the distribution of probabilities be?

Середнє значення не обов'язково повинне існувати або бути скінченним; для деяких розподілів імовірності середнє значення є нескінченним(+∞ або- ∞), тоді як деякі інші не мають середнього значення.
The mean need not exist or be finite; for some probability distributions the mean is infinite(+∞ or-∞), while others have no mean.

Для будь-якого розподілу імовірностей в множині дійсних чисел R із кумулятивною функцією розподілу F, не залежно від того чи є це будь-яким з неперервних розподілів імовірності, зокрема абсолютно неперервний розподіл(що має функцію густини імовірності), або дискретний розподіл імовірностей, медіаною за визначенням є будь-яке дійсне число m яке задовольняє наступним нерівностям.
For any probability distribution on the real line R with cumulative distribution function F, regardless of whether it is any kind of continuous probability distribution, in particular an absolutely continuous distribution(which has a probability density function), or a discrete probability distribution, a median is by definition any real number m that satisfies the inequalities.

Таким чином, ентропія первинної абетки, з її заданим емпіричним розподілом імовірності,- це число, яке дорівнює числу(можливо дробовому) символів«ідеальної абетки», з оптимальним розподілом імовірності, необхідних для кодування кожного символу первинної абетки.
Thus, the entropy of the source alphabet, with its given empiric probability distribution, is a number equal to the number(possibly fractional) of symbols of the"ideal alphabet", with an optimal probability distribution, necessary to encode for each symbol of the source alphabet.

У будь-якій кількості, про яку ми непевні, буде така невизначеність, кодована в розподілі імовірності, квантова механіка в цьому відношенні не відрізняється від будь-якої іншої теорії висновку, вона лише інша, оскільки вона стверджує, що невизначеність є внутрішньою, тоді як інші теорії висновку просто припустимо, що дані можна спостерігати в принципі, але не на практиці.
Any quantity that we are uncertain about will have that uncertainty encoded in a probability distribution, Quantum mechanics is no different in that respect then any other theory of inference, it is only different in that it claims that the uncertainty is intrinsic whereas other theories of inference simply assume that the data is observable in principle but not in practice.