Примери коришћења Random variable на Енглеском и њихови преводи на Српски
{-}
-
Colloquial
-
Ecclesiastic
-
Computer
-
Latin
-
Cyrillic
I(X) is itself a random variable.
A random variable denoted say, by X. Is a function, from the universe into some set.
Случајна променљива, означена са Х, је функција из простора у неки скуп V.So now let's define the random variable which is the XOR of x and y.
Дефинишимо сада случајну променљиву која је XOR од Х и У.Information theory: Entropy is a measure of the uncertainty associated with a random variable.
If X is a discrete random variable, then it attains values x1, x2,….
Ако је X дискретна случајна променљива која узима вредности x1, x2,….If the CDF F of X is continuous,then X is a continuous random variable;
Ако је функција расподеле F, This type of random variable has a mean of p and standard deviation of(p(1- p)/n)0.5.
Ова врста случајне променљиве има средњу вредност п и стандардна девијација( п( 1- п)/ н) 0. 5.But unfortunately the formal definition of a random variable can be a little c onfusing.
Нажалост формална дефиниција случајне променљиве може да буде збуњујућа.This random variable maps our universe, which is the center of all end bit binary strings, 01 to the end.
Ова случајна променљива пресликава наш простор, који чине сви n-битни бинарни низови, у 0 или 1.Also note the expected value does not have to be a value that the random variable can take.
Треба имати у виду да сама очекивана вредност не мора бити међу вредностима које узима случајна променљива.So a good place to start is just to define a random variable that essentially represents what you care about.
Dobro bi bilo početi od definisanja slučajne promenljive koja predstavlja ono što želite da saznate.Then I claim that no matter what distribution y started with,this z is always going to be a uniform, random variable.
Тада могу да тврдим да, од које год расподеле од У дасам пошао, Z ће увек да буде једнолична, случајна променљива.Let me ask you what is the probability that this random variable output zero and what is the probability that a random variable outputs one?
Питање за вас гласи, која је вероватноћа да ова случајна променљива врати 0, а која да врати 1?In particular, each individual point must necessarily have probability zero for an absolutely continuous random variable.
Конкретно, свака појединачна тачка мора нужно имати нулту вероватноћу за апсолутно непрекидну случајну променљиву.The amount of information conveyed by each individual event then becomes a random variable whose expected value is the information entropy.
Количина информације пресене сваким догађајем на овај начин постаје случајна променљива чија очекивана вредност је информациона ентропија.A random variable has a Laplace( μ, b){\displaystyle{\textrm{Laplace}}(\mu,b)} distribution if its probability density function is.
Случајна променљива ће имати Laplace( μ, b){\ displaystyle{\ textrm{ Laplace}}(\ mu, b)} расподелу ако је његова функција густине вероватноће једнака.In some contexts, the term random element(see extensions)is used to denote a random variable not of this form.
У неком контекстима, термин рандомни елемент( погледајте наставке)се користи за означавање случајне променљиве која није овог облика.In that context, a random variable is understood as a measurable function defined on a probability space whose outcomes are typically real numbers.[2].
У том контексту, случајна променљива се схвата као мерљива функција дефинисана на простору елементарних исхода чији исходи су типично реални бројеви.[ 2].The amount of information conveyed by each event defined in this way becomes a random variable whose expected value is the information entropy.
Количина информације пресене сваким догађајем на овај начин постаје случајна променљива чија очекивана вредност је информациона ентропија.This graph shows how random variable is a function from all possible outcomes to numerical quantities and also how it is used for defining probability mass functions.
Овај графикон показује како је случајна променљива функција свих могућих исхода до нумеричких величина и како се она користи за дефинисање функције вероватноће.So we know nothing about the distribution of y But now,suppose we have an independent random variable that happens to be uniformly distributed also over 01 to the n.
При томе не знамо ништа о расподели У. Али претпоставимо сада даимамо независну случајну променљиву Х, која је једнолично расподељена такође над на n.A random variable X: Ω→ E{\displaystyle X\colon\Omega\to E} is a measurable function from the set of possible outcomes Ω{\displaystyle\Omega} to some set E{\displaystyle E}.
Случајна променљива X: Ω→ E{\ displaystyle X\ colon\ Omega\ to E} је мерљива функција из скупа могућих исхода Ω{\ displaystyle\ Omega} до мерљивог простора E{\ displaystyle E}.At the same time, this course enables students to understand the principles of statistics,the notion of probability, random variable, statistical estimation, as well as statistical hypotheses testing, and regression and correlation analysis for random variables. .
Takođe, predmet treba da omogući studentu razumevanje statističkih principa,pojmova verovatnoće, slučajne promenljive, statističkog ocenjivanja, testiranja statističkih hipoteza, regresione i korelacione veze A random variable is a measurable function X: Ω→ E{\displaystyle X\colon\Omega\to E} from a set of possible outcomes Ω{\displaystyle\Omega} to a measurable space E{\displaystyle E}.
Случајна променљива X: Ω→ E{\ displaystyle X\ colon\ Omega\ to E} је мерљива функција из скупа могућих исхода Ω{\ displaystyle\ Omega} до мерљивог простора E{\ displaystyle E}.The corresponding formula for a continuous random variable with probability density function f(x) on the real line is defined by analogy, using the above form of the entropy as an expectation.
Одговарајућа формула за континуирани случајне променљиве са густине вероватноће функције ф( к) на прави линија је дефинисана по аналогији, користећи изнад облик ентропије као очекивање.Any random variable can be described by its cumulative distribution function, which describes the probability that the random variable will be less than or equal to a certain value.
Свака случајна променљива може се описати њеном кумулативном расподелом вероватноће, која описује вероватноћу да ће And your goal is to figure out the probability distribution of this random variable and then once you know the probability distribution then you can figure out what's the probability that 100 cars pass in an hour or the probability that no cars pass in an hour and you'd be unstoppable.
Cilj je da se otkrije raspodela verovatnoće ove slučajne promenljive i onda možemo pronaći verovatnoću da 100 automobila prođu tokom 1 sata ili verovatnoću da ni jedan automobil ne prođe tokom jednog sata i postaćete nezaustavljivi.For instance, if the random variable X is used to denote the outcome of a coin toss('the experiment'), then the probability distribution of X would take the value 0.5 for X=heads, and 0.5 for X=tails(assuming the coin is fair).
На пример, ако би се случајна променљива X користила за означавање исхода бацања новчића(„ експеримент”), тада би расподела вероватноће од X добила вредност 0, 5 за X= главе, и X= репови( под претпоставком да је кованица поштена).In contrast, when a random variable takes values from a continuum then typically, any individual outcome has probability zero and only events that include infinitely many outcomes, such as intervals, can have positive probability.
У контрасту с тим, када случајна променљива поприма вредности из континуума онда типично сваки појединачни исход има нулту вероватноћу, и само догађаји који укључују бесконачно много исхода, као што су интервали, могу имати позитивну вероватноћу.A Laplace random variable can be represented as the difference of two independent and identically distributed(iid) exponential random variables.[1] One way to show this is by using the characteristic function approach.
Лапласова случајна променљива може бити представљена као разлика две независне и једнако распоређене( eng. independent and identically distributed, iid) експоненцијалне 
