Какво е " СЛУЧАЙНА ПРОМЕНЛИВА " на Английски - превод на Английски

• random variable

Примери за използване на Случайна променлива на Български и техните преводи на Английски

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

Така че това е нашата случайна променлива.
So that's our random variable.

Ще излезе в нашата случайна променлива в 0,01563% от времето.
Will show up in our random variable 0.01563% of the time.

Това са стойности за нашата случайна променлива, х.
This is for our random variable, x.

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

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

Сумираме всички стойности, които може да заеме нашата случайна променлива.
We're summing over all of the values that our random variable can take.

Не е вярно за всяка случайна променлива, Х.
It isn't true for any random variable, X.

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

Така че очакваната стойност на нашата случайна променлива е равна на сбора.
So the expected value of our random variable is equal to the sum.

Най-напред, знаем каква е очакваната стойност на тази случайна променлива.
First of all, we know what the expected value of this random variable is.

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

Така всеки резултат ще бъде очакваната стойност на нашата случайна променлива.
So the expected value of our random variable is going to be each outcome.

Дефинирахме нашата случайна променлива, х, като броя хвърляния, които правя от 6 такива.
We defined our random variable, x, as the number of shots I make out of 6.

Фигура 60-3 симулиране нормален случайна променлива.
Figure 60-3 Simulating a normal random variable.

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

И остана ни очакваната стойност на нашата случайна променлива, Х, равна на n, умножено по р.
And so, we're left with the expected value of our random variable, X, is equal to n times p.

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

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

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

Вероятността да получим 2 ези-та- вероятността нашата случайна променлива да е равна на 2, каква е тя?
The probability of getting 2 heads-- probability that our random variable is equal to 2, what was that?

Тази случайна променлива, броят на ези-тата след 5 подхвърляния- тук не можем да имаме безкраен брой стойности.
This random variable, number of heads after 5 flips-- you can't have an infinite number of values here.

Но ако помислим, добре, в действителност една случайна променлива е- може един вид да я визираме като всеки пример за 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.

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

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.
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.

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.
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.

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.
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.

Сега знаем, че очакваната стойност, начинът по който пресмятаме очаквана стойност на случайна променлива представлява вероятностния пресметнат сбор.
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.

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

Макар да са знаели, че Теория на вероятностите е средство, описващи тези явления, аз не беше изпълнено със съвременни документи, или работи по Теория на вероятностите, тъй като те не са ясно да се дефинира случайна променлива, основния елемент на Теория на вероятностите.
Although I knew that probability theory was a means of describing such phenomena, I was not satisfied with contemporary papers or works on probability theory, since they did not clearly define the random variable, the basic element of probability theory.

Как да използвам "случайна променлива" в изречение

Интегрираната функция на случайна променлива разпределението на вероятността (разпределителна функция) ;

Непрекъсната случайна променлива се нарича, възможните стойности са постоянно заемат определен интервал.

Вероятност [E6] вписване на нормално разпределена случайна променлива при предварително определена интервал ;

Плътността на съвместното разпределение на двумерен непрекъсната случайна променлива (двумерен вероятност плътност) ;

Очакването, дисперсията и стандартното отклонение на дискретна случайна променлива и техните свойства ;

Оценяване на съответствието на теоретични и емпирични закони на случайна променлива разпределение. ;

Функция за очакване на случайна променлива Същността на банковия интерес, неговите функции и роля.

Функцията за разпределение и неговите свойства. функцията на разпределение на дискретна случайна променлива ;

Лекция 6. случайна променлива и функцията му разпространение. Свойствата на функцията на разпределение ;

По-специално, ако всички възможни стойности на случайна променлива принадлежат на интервала (А, В), на