What is the translation of " ВЕРОЯТНОСТНО РАЗПРЕДЕЛЕНИЕ " in English?

• probability distribution

Examples of using Вероятностно разпределение in Bulgarian and their translations into English

Неизвестно вероятностно разпределение.
Unknown probability distribution.

Това е едно непрекъснато вероятностно разпределение.
This is a continuous probability distribution.

Нормално вероятностно разпределение по Гаус.
Normal distribution by Gauss.

Нека начертаем нашето вероятностно разпределение.
Let's draw our probability distribution.

Posteriori вероятностно разпределение.
A Posterior Probability Distribution.

Нека изобразя нейното вероятностно разпределение.
And let me draw its probability distribution.

Posteriori вероятностно разпределение.
The following probability distribution.

Сега вече знаем какво е вероятностно разпределение.
We now know what a probability distribution is.

Нормално вероятностно разпределение по Гаус.
A normal distribution of z-scores.

Вероятностно разпределение F при зададените аргументи(0,01).
F probability distribution for the specified arguments(0.01).

Неизвестно вероятностно разпределение.
There is no probability distribution.

То е конкретен пример за биномно вероятностно разпределение.
It's a particular instance of the binomial probability distribution.

От време на време това вероятностно разпределение да се променя по случаен начин.
From time to time, this probability distribution to change randomly.

Биномното разпределение е дискретно вероятностно разпределение.
The binomial distribution is a discreet probability distribution.

По-малко Връща(ограниченото отдясно) вероятностно разпределение F(степента на различие) за два набора данни.
Returns the(right-tailed) F probability distribution(degree of diversity) for two data sets.

Всички класове по модул Q да не са равно вероятни, а да имаме друго вероятностно разпределение.
All classes by module Q not to be equally probable but to have another probability distribution.

Смята се, че има„същинско“ вероятностно разпределение, породено от процеса, с който естествено се генерират наблюдаваните данни.
It is assumed that there is a"true" probability distribution that generates the observed data.

Ами можем да погледнем вероятностното разпределение, дискретното вероятностно разпределение.
Well, you can look at the probability distribution, the discreet probability distribution.

Вярно е само за случайната променлива Х, чието вероятностно разпределение представлява биномно разпределение..
Only true for random variable, X, whose probability distribution is the binomial distribution..

Можете да използвате функцията хиперболичен синус, за да апроксимирате кумулативно вероятностно разпределение.
You can use the hyperbolic sine function to approximate a cumulative probability distribution.

Вместо това те стават заплетени компоненти от едно по-сложно вероятностно разпределение, което описва двете частици заедно.
Instead they become components of a more complex probability distribution that describes the particles together.

Смята се, че има„същинско“ вероятностно разпределение, породено от процеса, с който естествено се генерират наблюдаваните данни.
It is assumed that there is a"true" probability distribution induced by the process that generates the observed data.

Съдържащ пълното описание на всички възможни изходи и свързаните с тях вероятности се нарича вероятностно разпределение.
This complete statement of all the possible events and their probabilities is known as a probability distribution.

Вместо това те стават заплетени компоненти от едно по-сложно вероятностно разпределение, което описва двете частици заедно.
Instead, they become entangled components of a more complicated probability distribution that describes both particles together.

Съдържащ пълното описание на всички възможни изходи и свързаните с тях вероятности се нарича вероятностно разпределение.
The exact way this total probability is distributed among the possible outcomes is called a probability distribution.

Нормалното разпределение е непрекъснато вероятностно разпределение, което означава, че представлява непрекъсната крива.
The normal distribution function is a continuous probability distribution so it's a continuous curve.

Но числата са трудни за анализиране, така че всъщност нека използваме възможностите на Ексел за да изобразим графично това вероятностно разпределение.
But it's hard to look at these numbers, so actually, let's just use the powers of Excel to graph this probability distribution.

Всяка частица се описва чрез вълнова функция или вероятностно разпределение, което показва какви най-вероятно са местоположението, скоростта и други свойства, но не и какви точно са.
Each particle is described by a“wavefunction,” or probability distribution, which tells what its location, velocity, and other properties are more likely to be, but not what those properties are.

Мрежата на Бейс, както откриваме, е сложно представяне на разпределение на това много, много голямо свързано вероятностно разпределение на всички тези променливи.
The Bayes network, as we find out, is a complex representation of a distribution over this very, very large joint probability distribution of all of these variables.

Да кажем, че имам вероятностно разпределение и получа някаква стойност, х, която е тук, и е на 3 и половина стандартни отклонения от средната, тогава нейната стандартна стойност е 3 и половина.
Let's say I had a probability distribution and I get some x value that's out here and it's 3 and a half the standard deviations is away from the mean, then it's standard z score is 3 and a half.

How to use "вероятностно разпределение" in a sentence

Индикативна (експоненциален), наречен X вероятностно разпределение на NCW, който е описан от плътността

Butt. Ние използваме формулата (6.15) и се намери капацитет на канала за законите на модела на вероятностно разпределение на затихване: Рейли ;

Хистограма. Една от задачите на моделиране може да бъде дефиницията на закона на вероятностно разпределение на случайната променлива при изследване и неговите количествени стойности ;

В повечето случаи, знаейки, разпределението на данните за яркост и цвят-разликата от една рамка може да се прогнозира с висока вероятностно разпределение в най-близката съседна рамка ;

Резултатът от измерването с постоянен брой е описан от р плътността на вероятността (Q ί) текущата стойност на Q (Фигура 3.3, а) и функцията на вероятностно разпределение F (Q) (фигура 3.3, б):