Que es RANDOM VARIABLES en Español

• variables aleatorias

Ejemplos de uso de Random variables en Inglés y sus traducciones al Español

Understand and properly handle discrete and continuous random variables.
Manejar adecuadamente las variables aleatorias discretas y continuas.

Discrete random variables are those which can only take integer results.
Las variables aleatorias discretas son las que solo pueden tomar resultados enteros.

In particular, it allows the computation of derivatives of random variables.
En particular, permite definir la definición de la derivada de una variable aleatoria.

In general, random variables may be uncorrelated but statistically dependent.
En general, las variables aleatorias pueden ser incorreladas, pero altamente dependientes.

Use the R software as a computational tool for solving problems on probabilities and random variables.
Usar el software R como herramienta de cálculo de probabilidades y resolución de problemas con variables aleatorias.

Pairwise independent random variables with finite variance are uncorrelated.
Una sucesión de variables aleatorias independientes con la misma distribución es intercambiable.

Stochastic programming studies the case in which some of the constraints or parameters depend on random variables.
Programación estocástica u Optimización estocástica: estudia el caso en el que alguna de las restricciones o parámetros depende de variables aleatorias.

Not all random variables have a standard deviation, since these expected values need not exist.
No todas las variables aleatorias tienen una desviación estándar, ya que estos valores no siempre existen necesariamente.

However, such processes do not consist of independent random variables: indeed, many purely deterministic, non-random systems can be mixing.
Sin embargo, tales procesos no consisten en variables aleatorias independientes: de hecho, muchos sistemas puramente determinísticos, no aleatorios pueden ser mezclados.

If the network structure of the model is a directed acyclic graph, the model represents a factorization of the joint probability of all random variables.
En el caso más sencillo, la estructura de la red del modelo es un grafo dirigido sin ciclos, y el modelo en grafo representa una factorización de la probabilidad conjunta de todas las variables aleatorias.

In general, for all discrete random variables X{\displaystyle X}, H α( X){\displaystyle\mathrm{H}_{\alpha}(X)} is a non-increasing function in α{\displaystyle\alpha.
En general, para todas las variables aleatorias discretas X{\displaystyle X}, H α( X){\displaystyle H_{\alpha}(X)} es una función no creciente de α{\displaystyle\alpha.

M=$ the expected values of the order statistics of independent and identical distributed random variables sampled from Gaussian distribution.
M=$ los valores esperados de las estadísticas de orden de variables aleatorias distribuidas independientes e idénticas muestreadas de la distribución gaussiana.

Given a set of random variables X( X v) v∈ V{\displaystyle X=( X_{ v})_{ v\ in V}}, let P( X x){\displaystyleP(X=x)} be the probability of a particular field configuration x{\displaystyle x} in X{\displaystyle X.
Dado un conjunto de variables aleatorias X( X v) v∈ V{\displaystyle X=( X_{ v})_{ v\ in V}}, sea P( X x){\displaystyleP(X=x)} la probabilidad de una configuración de campo en particular x{\displaystyle x} en X{\displaystyle X.

A Bayesian network, belief network or directed acyclic graphical model is a probabilistic graphical model that represents a set of random variables and their conditional independence with a directed acyclic graph DAG.
Una red bayesiana, red de creencia o modelo acíclico dirigido es un modelo probabilístico que representa una serie de variables de azar y sus independencias condicionales a través de un grafo acíclico dirigido.

Given any random variables X1, X2…, Xn, the order statistics X(1), X(2),…, X(n) are also random variables, defined by sorting the values(realizations) of X1,…, Xn in increasing order.
Teniendo en cuenta todas las variables aleatorias X1, X2…, Xn, las estadísticas de orden X(1), X(2),…, X(n) también son variables aleatorias, definidas por la clasificación de los valores( Realizaciones) de X1,…, Xn creciente.

In a statistical sense, a time series${x_t}$ is characterized as having a weak white test in Excel(white noise) if${x_t}$ is a sequence of serially uncorrelated random variables with zero mean and finite variance.
En un sentido estadístico, una serie de tiempo{$x_t$} se caracteriza por tener una débil prueba blanca en Excel(ruido blanco) si{$x_t$} es una secuencia de variables aleatorias no correlacionadas con una media de cero y una varianza finita.

Since sums of independent Gaussian random variables are themselves Gaussian random variables, this conveniently simplifies analysis, if one assumes that such error sources are also Gaussian and independent.
Puesto que la suma de variables aleatorias gaussianas independientes es también una variable aleatoria gaussiana el análisis se simplifica, si se considera que tales fuentes del error son también gaussianas e independientes.

Examining the general definition of C( r, τ){\displaystyle C(r,\tau)}, it is clear that one can define the random variables used in these correlation functions, such as atomic positions and spins, away from equilibrium.
Al examinar la definición general de C( r, τ){\displaystyle C(r,\tau)}, está claro que se pueden definir las variables aleatorias utilizadas en estas funciones de correlación, como las posiciones atómicas y los giros, lejos del equilibrio.

While a finitely additive measure is sufficient for most intuition of area, and is analogous to Riemann integration, it is considered insufficient for probability, because conventional modern treatments of sequences of events or random variables demand countable additivity.
Mientras que una medida finitamente aditiva es suficiente para la mayor parte de la intuición de área, y es análoga a la integración de Riemann, se considera insuficiente para la probabilidad, ya que los tratamientos modernos convencionales de sucesiones de eventos o variables aleatorias precisan de aditividad numerable.

It is the distribution of the positive square root of the sum of squares of a set of independent random variables each following a standard normal distribution, or equivalently, the distribution of the Euclidean distance of the random variables from the origin.
Es la distribución de la raíz cuadrada positiva de la suma de los cuadrados de un conjunto de variables aleatorias independientes, cada una siguiendo un distribución normal estándar o, de manera equivalente, la distribución de la distancia euclidiana de las variables aleatorias desde el origen.

For the reasons discussed in the article differential entropy, the simple definition of Shannon entropy ceases to be directly applicable for random variables with continuous probability distribution functions.
Por las razones expuestas en el artículo entropía diferencial, la simple definición de la entropía de Shannon deja de ser directamente aplicable para las variables aleatorias con funciones de distribución de probabilidad continuas.

Cover 2006, Chapter 5: N i.i.d. random variables each with entropy H(X) can be compressed into more than N H(X) bits with negligible risk of information loss, as N→∞; but conversely, if they are compressed into fewer than N H(X) bits it is virtually certain that information will be lost.
Cover 2006, Chapter 5.: N i.i.d. variables aleatorias cada una con una entropía H(X) puede ser comprimida en más de N H(X) bits con un riesgo despreciable de pérdida de información, segúnN→∞; pero a la inversa, si son comprimidos en menos de N H(X) bits es prácticamente seguro que se produce pérdida de información.

In the domain of physics and probability, a Markov random field(often abbreviated as MRF), Markov network or undirected graphical model is a set of random variables having a Markov property described by an undirected graph.
En el ámbito de la física y la probabilidad, un Campo aleatorio de Markov(abreviado MRF por sus siglas en inglés), Red Markov o modelo gráfico no dirigido es un conjunto de variables aleatorias que poseen la propiedad de Markov descrito por un grafo no dirigido.

The course covers the following topics: descriptive statistics, probability theory, random variables, distribution of discrete and continuous probability, sampling methods, central limit theorem, estimating confidence intervals, exploratory data analysis, hypothesis testing, correlation and statistical techniques of multivariate analysis.
Se revisan temas como la estadística descriptiva, teoría de posibilidades, variables aleatorias, distribución de probabilidad discreta y continua, métodos de muestreo, teoría del límite central, estimación de intervalos de confianza, análisis exploratorio de los datos, prueba de hipótesis, correlación y técnicas estadísticas del análisis multivariado.

Consequently, the canonical probability density falls under the jurisdiction of the local law of large numbers which asserts that a sequence of independent and identically distributed random variables tends to the normal law as the sequence increases without limit.
Consiguientemente, las caídas de densidad de probabilidad canónicas cae bajo la jurisdicción de la ley local de grande numera cuál afirma que una secuencia de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas tiende a la ley normal como los aumentos de secuencia sin límite.

Such mixed-element pair correlation functions are an example of cross-correlation functions, as the random variables s 1{\displaystyle s_{1}} and s 2{\displaystyle s_{2}} represent the average variations in density as a function position for two distinct elements.
Dichas funciones de correlación de pares de elementos mixtos son un ejemplo de funciones de correlación cruzada, ya que las variables aleatorias s 1{\displaystyle s_{1}} y s 2{\displaystyle s_{2}} representan las variaciones promedio en densidad como una posición de función para dos funciones distintas. elementos.

In contrast to a Fourier series where the coefficients are fixed numbers and the expansion basis consists of sinusoidal functions(that is, sine and cosine functions), the coefficients in the Karhunen-Loève theorem are random variables and the expansion basis depends on the process.
A diferencia de una serie de Fourier, en la cual los coeficientes son números reales y la base de expansión está compuesta por funciones senoidales(es decir, funciones seno y coseno), los coeficientes del teorema de Karhunen-Loève son variables aleatorias y la base de expansión depende del proceso.

The student should:(a) know the logarithm function and its properties,(b) basic properties of finite probability distributions and random variables,(c) know the ring of modular integers and perform calculations;(d) know the basics of vector spaces: systems of linear equation, linear dependence and independence, basis and dimension, matrix operations(sums, products) and compute inverse;(d) know the basic properties of polynomials and know how to operate with them.
El alumno debería:( a) conocer la función logaritmo y sus propiedades;( b) propiedades elementales de distribuciones de probabilidad finitas y variables aleatorias,( c) conocer los anillos de enteros modulares y saber hacer cálculos;( d) conocer los conceptos básicos de espacios vectoriales: sistemas de ecuaciones lineales, dependencia e independencia lineal, base y dimensión, operaciones con matrices( sumas, productos) y calcular inversas,( d) conocer las propiedades básicas de los polinomios y saber su operar con ellos.

The subgroup also noted that the simple index may be more robust for identifying VOGONs than the separate parameter indices because the distribution of a sum of random variables approaches a normal distribution even when the random variables themselves are not normally distributed.
Se indicó que el índice simple puede resultar más robusto en la detección de valores VOGON que los índices de parámetros por separado porque la distribución de una suma de variables aleatorias se aproxima a la distribución normal, aún cuando las variables aleatorias mismas no muestran una distribución normal.

The"quasi" modifier is used to denote more clearly that the values of a low-discrepancy sequence are neither random nor pseudorandom, but such sequences share some properties of random variables and in certain applications such as the quasi-Monte Carlo method their lower discrepancy is an important advantage.
El calificador"cuasi" se utiliza para indicar más claramente que los valores de una sucesión de baja discrepancia no son aleatorios ni pseudoaleatorios, pero tales sucesiones comparten algunas de las propiedades de las variables aleatorias y en ciertas aplicaciones tales como el cuasi método de Monte Carlo su baja discrepancia es una ventaja importante.

Cómo usar "random variables" en una oración en Inglés

Introduction to Random Variables Introduction to random variables and probability distribution functions.

Probability models, random variables and vectors.

Multiple random variables and joint distributions.

These two random variables are independent.

Probability, Random Variables and Stochastic Process.

random variables with exponentially decreasing weights.

random variables that have unit variance.

Normal distributed random variables with constraint?

our random variables often have units.

Binomial random variables are discrete (i.e.

Cómo usar "variables aleatorias" en una oración en Español

Combinaciones lineales de dos variables aleatorias estándares.

Diferencia entre variables aleatorias discretas y continuas.

1O8 variables aleatorias dependientes (uéose variables aleatorias independieDtes) vaiables aleatorias discretas.

Sucesos dependientes e independientes Variables aleatorias discretas.

Generación de variables aleatorias con distribución Normal(0.

las características muestrales son variables aleatorias y.

Determinar si las variables aleatorias del Problema2.

Las variables aleatorias pueden ser continuas o discontinuas.

Variables aleatorias discretas Resumen del tema 5.

Variables aleatorias discretas: función puntual de probabilidad.