確率密度 英語 意味 - 英語訳 - 日本語の例文

• probability density

日本語 での 確率密度 の使用例とその 英語 への翻訳

関数p(x)は確率密度関数と呼ばれる。
The function p(x) is called a probability density.

BETADIST()関数は累積ベータ確率密度関数の値を返します。
The BETADIST() function returns the cumulative beta probability density function.

確率密度関数は、1を超えることがある。
Notice that the probability density exceeds 1.

JMPの「一変量の分布」には、ヒストグラムに対する確率密度関数のあてはめも以前からサポートされていた。
The univariate distribution in JMP has traditionally been supported with the application of the probability density function to histograms.

確率密度関数は、確率変数の値において高い確率と低い確率の領域を識別するために役立ちます。
The probability density function helps identify regions of higher and lower probabilities for values of a random variable.

確率密度関数ｆ（ｔ）は、単位時間当たりの故障数です。
The probability density function(f(t)) is the probability of failure in a small interval per unit time.

この形式の確率密度関数は、最小値のモデル化に適しています。
This form of the probability density function is suitable for modeling the minimum value.

任意時間スライスにおける過程の確率密度関数はポアソン分布に従う。
The probability density function of the process at any time slice t is Poisson distributed.

フィッシャートランスフォームは、価格を正規化することによってトレーダーがほぼガウス確率密度関数を作成することを可能にします。
The Fisher Transform enables traders to create a nearly Gaussian probability density function by normalizing prices.

各周波数が1サイクルに1回だけ生成されるため、上述の三角分布と同様、確率密度関数は一様になります。
Becuause each frequency occurs only once per cycle, its probability density function is also uniform, like the triangle distribution shown above.

確率とは異なり、確率密度関数は1より大きな値を取ることができる。
Unlike a probability, a probability density function can take on values greater than one.

しかし、この公式はXがルベーグ測度に関する確率密度函数を持たないときには意味を成さない。
But this formula does not work if X does not have a probability density function with respect to Lebesgue measure.

そのような確率変数は確率密度関数または確率質量関数で記述できない。
Such random variables cannot be described by a probability density or a probability mass function.

実数直線全体で確率密度関数（PDF）が正である場合（正規PDFなど）、p=0またはp=1のときはICDFは定義されません。
When the probability density function(PDF) is positive for the entire real number line(for example, the normal PDF), the ICDF is not defined for either p= 0 or p= 1.

確率密度関数:この関数は，累積分布関数を計算するために統合する関数である．これは密度を持つ変数の場合に有効である（これはXLSTATが提供するすべての分布に当てはまる）．。
The probability density function: This function is the function to integrate to calculate the cumulative distribution function, which is valid for the case of variables with density(which is true for all distributions proposed by XLSTAT).

各周波数が同じ時間の割合で現れるため、「確率密度関数」対「周波数」は一定であり、一様分布になります(図1を参照してください)。
Because each frequency appears for the same percentage of time, the probability density function versus frequency is constant, creating a uniform distribution see Figure 1.

確率密度関数（PDF）が実数行全体（通常のPDFなど）で正の場合、逆累積分布関数はp=0またはp=1のどちらでも定義されません。
When the probability density function(PDF) is positive for the entire real number line(for example, the normal PDF), the ICDF is not defined for either p= 0 or p= 1.

次の図では、2次元カラーのアイダイアグラムがプロットされます。色の輝度は、指定時間での入力信号の振幅の確率密度関数(PDF)に比例するものとします。
In the following figure, a 2D color eye diagram is plotted; the color intensity is proportional to the probability density function(PDF) of the input signal's amplitude at a given time.

ここで、次の段階の準備として、ＢＰＦを通過した周波数成分の確率密度関数ｐΨ（ｔ）（ｘ）を定義する。
Here, as a preparation for the next stage, a probability density function p Ψ(t)(x) of a frequency component that has passed through the BPF is defined.

Dixon（1951年）とMcBane（2006年）によると、検定統計量rijの確率密度関数は次のように記述できます。
According to Dixon(1951) and McBane(2006), the probability density functions of the distribution of the test statistics rij may be written as:.

尤度」(ここではL(β)と記します)とは、観測されたデータで評価された確率密度関数の積(離散分布の場合は確率質量関数の積)です。
The likelihood function, denoted L(β), is the product of the probability density functions(or probability mass functions for discrete distributions) evaluated at the observed data values.

尤度」(ここではL(b)と記します)とは、観測されたデータで評価された確率密度関数の積(離散分布の場合は確率質量関数の積)です。
The likelihood function, denoted L(β), is the product of the probability density functions(or probability mass functions for discrete distributions) evaluated at the observed data values.

サポートされている確率分布ここで、μi,σi,πiは、i番目のグループのそれぞれ平均・標準偏差・割合であり、は、標準正規分布の確率密度関数です。
Parameterizations for Distributions where μi, σi, and πi are the respective mean, standard deviation, and proportion for the ith group, and is the standard normal probability density function.

ワイブル確率密度関数の計算。
Weibull Probability Distribution Calculation.

標準正規分布がもつ確率密度関数（Wikipediaから）。
Probability density function for the normal distribution(from Wikipedia).

ボックス内の確率密度を時間の経過とともに可視化する．。
Visualize the probability density inside the box over time.

図3はエコー頂高度の積算確率密度分布を示している。
Figure 3 shows the integrated probability density of echo-top height.

確率密度関数\(f(x)\)は次のようになります。
The density function,\(f(x)\), is as follows.

Β累積確率密度関数(BETA.DIST)の逆関数の値を返します。
It is used to return the inverse of the beta cumulative probability density function(BETA. DIST).