Какво е " PROBABILITY DISTRIBUTIONS " на Български - превод на Български

• вероятностни разпределения
• вероятностните разпределения
• разпределения на вероятностите
• вероятността дистрибуции

Примери за използване на Probability distributions на Английски и техните преводи на Български

Normal probability distributions.
Нормалното разпределение на вероятностите.

Different nonparametric classes of probability distributions.
Оценяване на неизвестни параметри на вероятностните разпределения.

He obtained the probability distributions of statistics relating to several multivariate procedures.
Той получава вероятността дистрибуции на статистически данни, отнасящи се до няколко многовариантно процедури.

The results of his studies were written up in his Cambridge publication Random variables and probability distributions which appeared in 1937.
Резултатите от неговите изследвания са написани в неговата Cambridge публикуването Случаен променливи и вероятността дистрибуции, които се появяват през 1937.

Multivariate Probability Distributions.
Многомерни вероятностни разпределения.

Probability distributions and stochastic processes, such as the Gaussian distribution and Wiener process.
Вероятностни разпределения и стохастични процеси, като например Gaussian разпределение и Wiener процес.

Main article: Probability distributions.
Основна статия: Вероятностни разпределения.

A random process is a sequence of random variables describing a process whose outcomes do not follow a deterministic pattern, but follow an evolution described by probability distributions.
Случайният процес е редица от случайни величини, чиито изходи не следват определен детерминистичен модел, но следват еволюция, описвана от разпределение на вероятностите.

Calculating with Probability Distributions.
Аналитични пресмятания с вероятностните разпределения.

Instead of dealing with only one possible"reality" of how the process might evolve under time, in a stochastic or random process there is some indeterminacy in its future evolution described by probability distributions.
Вместо да се работи със само една възможна реализация на процеса във времето, в стохастичния процес има една неопределеност за неговото бъдещо развитие(еволюция), описано от много вероятностни разпределения.

Even fundamental issues such as Max Born's basic rules concerning probability amplitudes and probability distributions took decades to be appreciated by the society and leading scientists.
Дори и за фундаментални въпроси, като например основните правила на Макс Борн относно вероятностните амплитуди и вероятностните разпределения са необходими десетилетия, за да бъдат оценени от обществото и много водещи учени.

Some wave functions produce probability distributions that are constant, or independent of time- such as when in a stationary state of constant energy, time vanishes in the absolute square of the wave function.
Някои вълнови функции произвеждат вероятностни разпределения, които са постоянни, независими от времето- например, когато в стационарно състояние на постоянна енергия, времето изчезва в абсолютния квадрат на вълновата функция.

Even fundamental issues such as Max Born's basic rules concerning probability amplitudes and probability distributions took decades to be appreciated.
Дори и за фундаментални въпроси, като например основните правила на Макс Борн относно вероятностните амплитуди и вероятностните разпределения са необходими десетилетия, за да бъдат оценени от обществото и много водещи учени.

The assumptions embodied by a statistical model describe a set of probability distributions, some of which are assumed to adequately approximate the distribution from which a particular data set is sampled.
Предположенията, съдържащи се в статистическия модел, описват множество от вероятностни разпределения, някои от които се предполага адекватно да апроксиримират разпределението, от което определени данни се взимат като извадка.

So I know I said-- and you really shouldn't necessarily strictly view expected value as the number of shots you should expect to make because sometimes probability distributions can be kind of weird.
Така че знам, че казах- и в действителност не е толкова наложително да разглеждаме очакваната стойност като броя хвърляния, които би трябвало да се очаква да направим, защото понякога вероятностните разпределения може да са някак странни.

Some wave functions produce probability distributions that are constant, or independent of time- such as when in a stationary state of definite energy, time vanishes in the absolute square of the wave function(this is the basis for the energy-time uncertainty principle).
Някои вълнови функции произвеждат вероятностни разпределения, които са постоянни, независими от времето- например, когато в стационарно състояние на постоянна енергия, времето изчезва в абсолютния квадрат на вълновата функция.

The analysis provides a test of the hypothesis that each sample is drawn from the same underlying probability distribution against the alternative hypothesis that underlying probability distributions are not the same for all samples.
Анализът предоставя тест за хипотезата, че всеки пример е съставен от същото основно разпределение на вероятностите при алтернативното предположение, че основните разпределения на вероятностите не са еднакви за всички извадки.

When we take account of realistic uncertainty, replacing point estimates by probability distributions that reflect current scientific understanding, we find no reason to be highly confident that the galaxy(or observable universe) contains other civilizations.
Когато вземем предвид реалистичната несигурност, като заменим конкретните догадки с вероятностните разпределения, които отразяват нашето текущо научно разбиране, няма причина да сме убедени, че в Галактиката(или наблюдаваната Вселена) съществуват други цивилизации".

Instead of dealing with only one possible"reality" of how the process might evolve under time, in a stochastic or random process there is some indeterminacy in its future evolution described by probability distributions.
Вместо да се работи със само една възможна реализация на процеса във времето(като в случай например на решенията на обикновено диференциално уравнение), в стохастичния, или случаен, процес има една неопределеност за неговото бъдещо развитие(еволюция), описано от вероятностни разпределения.

When we take account of realistic uncertainty, replacing point estimates by probability distributions that reflect current scientific understanding, we find no reason to be highly confident that the galaxy(or observable universe) contains other civilizations, and thus no longer find our observations in conflict with our prior probabilities," the study's conclusion reads.
Когато вземем предвид реалистичната несигурност, като заменим конкретните догадки с вероятностните разпределения, които отразяват нашето текущо научно разбиране, няма причина да сме убедени, че в Галактиката(или наблюдаваната Вселена) съществуват други цивилизации", пишат авторите.

The analysis provides a test of the hypothesis that each sample is drawn from the same underlying probability distribution against the alternative hypothesis that underlying probability distributions are not the same for all samples.
Анализът предоставя проверка на хипотезата, че всеки образец е изтеглен с едно и също основно разпределение на вероятностите, срещу алтернативната хипотеза, че подразбиращите се разпределения на вероятностите не са едни и същи за всички извадки.

Instead of dealing with only one possible"reality" of how the process might evolve under time, in a stochastic or random process there is some indeterminacy in its future evolution described by probability distributions.
Вместо да се работи със само една възможна реалност на това как процесът може да еволюира с времето(като в случай например на решенията на обикновено диференциално уравнение), в стохастичния, или случаен, процес има една неопределеност за неговото бъдещо развитие(еволюция), описано от вероятностни разпределения.

We have shown that the success of deep and cheap learning depends not only on mathematics but also on physics, which favors certain classes of exceptionally simple probability distributions that deep learning is uniquely suited to model.”.
Ние показахме, че успехът на дълбокото и ефективно обучение зависи не само от математиката, но и от физиката, която благоприятства определени класове от изключително прости разпределения на вероятностите, които дълбокото обучение(изкуствени и естествени невронни мрежи) е уникално приспособено да моделира.“.

Instead of dealing with only one possible way the process might develop over time(as in the case, for example, of solutions of an ordinary differential equation), in a stochastic or random process there is some indeterminacy described by probability distributions.
Вместо да се работи със само една възможна реализация на процеса във времето(като в случай например на решенията на обикновено диференциално уравнение), в стохастичния, или случаен, процес има една неопределеност за неговото бъдещо развитие(еволюция), описано от вероятностни разпределения.

A statistical model is usually thought of as a pair( S, P{\displaystyle S,{\mathcal{P}}}), where S{\displaystyle S} is the set of possible observations, i.e. the sample space, and P{\displaystyle{\mathcal{P}}} is a set of probability distributions on S{\displaystyle S}.
Статистическият модел формално се дефинира като наредената двойка( S, P{\displaystyle S,{\mathcal{P}}}), където S{\displaystyle S} е множеството от възможните наблюдения, т.е. пространството на извадката, а P{\displaystyle{\mathcal{P}}} е множеството от вероятностни разпределения над S{\displaystyle S}.

Instead of dealing with only one possible reality of how the process might evolve over time(as is the case, for example, for solutions of an ordinary differential equation), in a stochastic or random process there is some indeterminacy in its future evolution described by probability distributions.
Вместо да се работи със само една възможна реализация на процеса във времето(като в случай например на решенията на обикновено диференциално уравнение), в стохастичния, или случаен, процес има една неопределеност за неговото бъдещо развитие(еволюция), описано от вероятностни разпределения.

Instead of dealing with only one possible reality of how the process might evolve over time(as is the case, for example, for solutions of an ordinary differential equation), in a stochastic or random process there is some indeterminacy in its future evolution described by probability distributions.
Вместо да се работи със само една възможна реалност на това как процесът може да еволюира с времето(като в случай например на решенията на обикновено диференциално уравнение), в стохастичния, или случаен, процес има една неопределеност за неговото бъдещо развитие(еволюция), описано от вероятностни разпределения.