Какво е " A RANDOM VARIABLE " на Български - превод на Български

• случайна променлива
• произволна променлива
• случайна величина

Примери за използване на A random variable на Английски и техните преводи на Български

I(X) is itself a random variable.
Аз(X) се е случайна променлива.

Entropy quantifies the uncertainty involved in predicting the value of a random variable.
Ентропията оценява несигурността, свързана с предвиждането на стойността на случайна величина.

So let's say that I have a random variable capital X.
Да кажем, че имам произволна променлива, главно X.

And in this video, I'm going to introduce you to the concept of the expected value of a random variable.
И в това видео, ще ви представя понятието очаквана стойност на дадена случайна променлива.

So let's say I have a random variable, X.
Та да кажем, че имам една случайна променлива, Х.

Or, since it's a random variable, the expected value of this random variable..
Или, щом това е една случайна променлива, ще е налице очакваната стойност на тази променлива..

Now this girl, Keri, she's a random variable.
Сега, това момиче, Кери, тя е случайна променлива.

Let's define a random variable, X, like we always do.
Нека дефинираме една случайна променлива, Х, както винаги правим.

These are just specific instances of a random variable.
Това просто са конкретни примери на една случайна променлива.

For a random variable having probability density p(x), any point at which p(x) has a maximum is said to be a mode.
За случайна променлива, която има вероятностна плътност p(x), M е всяка точка, при която p(x) има максимум.

That sample mean is a random variable.
Тази образцова средна стойност представлява една произволна променлива.

Under a random variable we understand each real-valued measurable function defined on the elementary random events B.
Под случайна величина ще разбираме всяка реално-значна функция X дефинирана в пространството от елементарни събития….

The mean and standard deviation of a random variable x are -9 and 2 respectively.
Очакването и отклонението на случайната променлива X са, съответно, 2 и 9.

And that's how you do it for an expected value of a random variable.
И това е начинът, по който процедираме за очакваната стойност на дадена случайна променлива.

In statistics, a random variable is an assignment of a numerical value to each possible outcome of an event space.
В статистиката, случайна величина е придаването на числена стойност към всеки възможен изход от дадено пространство на събитията.

In information theory, entropy is a measure of the uncertainty associated with a random variable.
Информация теория: Ентропията е мярка на несигурността, свързана с случайна променлива.

But if you think about it, well, a random variable really is-- you can kind of view it as each instance of a random variable.
Но ако помислим, добре, в действителност една случайна променлива е- може един вид да я визираме като всеки пример за случайна променлива.

In probability theory and mathematical statistics, one of the characteristics of a distribution of a random variable.
Мода в теорията на вероятностите и математическата статистика, една от характеристиките на разпределението на произволна променлива.

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.
Така че ако сме намерили всички вероятности, които една случайна променлива може да има, или сумираме всички стойности, това ще се сумира към стойност 1.

But now, let's prove it to ourselves that this is really true for any a random variable that's described by a binomial distribution.
Но нека сега докажем това за себе си, факта че имаме наистина дадена истина за която и да е случайна променлива, определена от биномното разпределение.

So the expected value of a random variable, the expected value of a random variable is the exact same thing as the population mean.
Та очакваната стойност на една случайна променлива, очакваната стойност на една случайна променлива и популационната средна стойност са едно и също нещо.

Now we know that the expected value, the way you calculate an expected value of a random variable is you just take the probability weighted sum.
Сега знаем, че очакваната стойност, начинът по който пресмятаме очаквана стойност на случайна променлива представлява вероятностния пресметнат сбор.

So what z is, z is a random variable where you're taking n samples from this distribution up here, this population distribution, taking its mean.
Това, което е z, z е една произволна променлива, където вземаме n образци от това разпределение тук горе, това популационно разпределение, като вземаме неговата средна стойност.

The expected value of negative y-- I will do it over here-- the expected value of the negative of a random variable is just a negative of the expected value of that random variable.
Очакваната стойност на отрицателната у- ще я покажа тук- очакваната стойност на отрицателната произволна променлива е равна на отрицанието на очакваната стойност на тази произволна променлива..

FDIST is calculated as FDIST=P(F>x), where F is a random variable that has an F distribution with deg_freedom1 and deg_freedom2 degrees of freedom.
FDIST се изчислява като FDIST=P(F>x), където F е случайна променлива, която има F разпределение със степени на свобода степ_свобода1 и степ_свобода2.

But what's useful now is we can apply the same principles, but we're finding the arithmetic mean of an infinite population, or the expected value of a random variable, which is the same thing as the arithmetic mean of the population of this random variable..
Но полезен в момента е фактът, че можем да приложим същите принципи, но намираме аритметичната средна стойност на дадена безкрайна популация, или очакваната стойност на дадена случайна променлива, което е същото като аритметичната средна стойност на популацията на тази случайна променлива..

DIST. RT is calculated as F. DIST. RT=P(F>x), where F is a random variable that has an F distribution with deg_freedom1 and deg_freedom2 degrees of freedom.
FDIST се изчислява като FDIST=P(F>x), където F е случайна променлива, която има F разпределение със степени на свобода степ_свобода1 и степ_свобода2.

For example, in the theory of probability and mathematical statistics method used to determine the characteristics of a random variable is the standard deviation, which determines the width of the range of values of the random variable..
Например, в теорията на вероятностите и математическата статистика метод се използва за определяне на характеристиките на случайна променлива е стандартното отклонение, което определя ширината на диапазона от стойности на случайна променлива..

The binomial distribution tells us that the expected value of a random variable is equal to the number of trials that that random variable's kind of composed of, right?
Биномното разпределение ни казва, че очакваната стойност на случайната променлива е равна на броя опити, от които се състои тази случайна променлива, нали така?

The law of large numbers will just tell us that-- let's say I have a random variable-- X is equal to the number of heads after 100 tosses of a fair coin-- tosses or flips of a fair coin.
Законът за големите числа ще ни каже, че- да кажем, че имам една случайна променлива- Х е равно на броя ези-та след 100 подхвърляния на една симетрична монета- подхвърляния или хвърляния на една симетрична монета.