What is the translation of " RANDOM ERROR " in Indonesian?

• kesalahan acak
• random error

Examples of using Random error in English and their translations into Indonesian

Random errors are inevitable.
Kesalahan random tidak dapat dihindari.

Each measurement has a random error.
Setiap pengukuran memiliki random error.

Random errors can be addressed with statistical methods.
Random error dapat ditentukan dengan menggunakan metode statistik.

It is helpful to distinguish between systematic and random error.
Ada cara yang sederhana untuk membedakan antara kesalahan acak dan sistematik.

This random error is called nondisjunction, and all the cells in the child's body will have the extra X chromosome.
Kesalahan acak ini disebut non disjungsi, dan semua sel di tubuh anak akan mempunyai ekstra kroosom x.

Roughly, bias is systematic error and variance is random error.
Secara kasar, bias adalah kesalahan sistematis dan varians adalah kesalahan acak.

Mutations can be caused by random errors in DNA replication or repair, or by chemical or radiation damage.
Mutasi dapat disebabkan oleh kesalahan acak dalam replikasi DNA atau perbaikan, atau dengan kerusakan kimia atau radiasi.

Some codes can also be suitable for a mixture of random errors and burst errors..
Beberapa kode juga dapat cocok untuk campuran dari kesalahan acak dan kesalahan meledak.

Estimating Random Errors There are a number of ways to make a reasonable estimate of the random error in a particular measurement.
Ada sejumlah cara untuk membuat perkiraan yang wajar dari kesalahan acak dalam pengukuran tertentu.

The ISO definition means an accurate measurement has no systematic error and no random error.
Definisi ISO berarti pengukuran yang akurat tidak memiliki kesalahan sistematis dan tidak ada kesalahan acak.

Klinefelter syndrome occurs as a result of a random error that causes a male to be born with an extra sex chromosome.
Sindrom Klinefelter terjadi sebagai akibat dari kesalahan acak yang menyebabkan laki-laki yang lahir dengan kromosom seks ekstra.

Now consider a situation where n measurements of a quantity x are performed, each with an identical random error x.
Sekarang perhatikan situasi di mana n pengukuran kuantitas x dilakukan, masing-masing dengan kesalahan acak identik x.

Measuring one or two assemblies per day does not find random errors in assembly and does not provide trend analysis for process monitoring.
Mengukur satu atau dua majelis per hari tidak menemukan kesalahan acak dalam perakitan dan tidak memberikan analisis kecenderungan untuk memantau proses.

Using too small a value of the smoothing parameter is not desirable, however, since the regression function will eventually start to capture the random error in the data.
Dengan menggunakan nilai parameter smoothing yang terlalu kecil, hal ini tidak diinginkan, karena fungsi regresi pada akhirnya akan menangkap kesalahan acak dalam data.

The above model simply says that any given value of X(t) is directly related only to the random error in the previous period, E(t-1), and to the current error term, E(t).
Model di atas hanya mengatakan bahwa setiap nilai X( t) secara langsung berhubungan hanya dengan kesalahan acak pada periode sebelumnya, E( t-1), dan pada istilah error saat ini, E( t).

In a small dataset, both random error and systematic error can be important, but in a large dataset random error is can be averaged away and systematic error dominates.
Dalam dataset kecil, baik random error dan kesalahan sistematis dapat menjadi penting, tetapi dalam kesalahan acak yang besar dataset yang dapat rata-rata pergi dan kesalahan sistematis mendominasi.

Bias is any effect at any stage of an investigation tending to produce results that depart systematically from the true values i.e. a systematic error(lack of validity) rather than a random error(lack of precision).
Bias adalah efek pada setiap tahap penyelidikan cenderung menghasilkan hasil yang secara sistematis berasal dari nilai-nilai yang benar yaitu kesalahan sistematik( kurangnya validitas) dibandingkan kesalahan acak( kurangnya presisi).

While bigness does reduce the need to worry about random error, it actually increases the need to worry about systematic errors, the kinds of errors that I will describe below that arise from biases in how data are created.
Walaupun bigness tidak mengurangkan keperluan untuk bimbang tentang ralat rawak, ia sebenarnya meningkatkan keperluan untuk bimbang tentang kesalahan sistematik, jenis kesalahan yang saya akan menerangkan di bawah yang timbul dari bias dalam bagaimana data dibuat.

This dearth of information may occur because researchers exploring these issues assume it to be a no brainer that if VAMs suffer classification problems due to random error, then so too would SGPs based on the same data.
Kelangkaan informasi ini dapat terjadi karena para peneliti yang mengeksplorasi isu-isu ini menganggapnya sebagai tidak punya otak bahwa jika VAM menderita masalah klasifikasi karena kesalahan acak, maka SGP juga akan didasarkan pada data yang sama.

While bigness does reduce the need to worry about random error, it actually increases the need to worry about systematic errors, the kinds of errors that I will describe below that arise from biases in how data are created.
Sementara bigness tidak mengurangi kebutuhan untuk khawatir tentang kesalahan acak, itu benar-benar meningkatkan kebutuhan untuk khawatir tentang kesalahan sistematis, jenis-jenis kesalahan yang akan saya jelaskan di bawah ini yang muncul dari bias dalam bagaimana data dibuat.

The newest versions of Windows have really easy, automated ways of repairing problems that you might have tried to fix manually but were unsuccessful at, like random error messages, overall slowness, even problems that prevent Windows from starting at all.
Versi terbaru Windows memiliki cara yang mudah dan otomatis untuk memperbaiki masalah yang mungkin Anda coba perbaiki secara manual tetapi tidak berhasil, seperti pesan kesalahan acak, kelambatan keseluruhan, atau bahkan masalah yang mencegah Windows memulai sama sekali.

While bigness does reduce the need to worry about random error, it actually increases the need to worry about systematic errors, the kinds of errors that I will describe below that arise from biases in how data are created.
Sementara ukuran besar tidak mengurangi perlu khawatir tentang kesalahan acak, itu benar-benar meningkatkan perlu khawatir tentang kesalahan sistematis, jenis-jenis kesalahan yang saya akan menjelaskan lebih bawah yang timbul dari bias dalam bagaimana data dibuat dan dikumpulkan.

In measuring length with a ruler, for example, there may be systematic error associated with where the zero point is printed on the ruler and random error associated with your eye's ability to read the marking and extrapolate between the markings.
Misalnya, dalam mengukur panjang dengan suatu penggaris, mungkin ada kesalahan sistematis berhubungan dengan di mana titik nol dicetak pada penggaris dan kesalahan acak berhubungan dengan kemampuan mata dalam membaca tanda-tanda dan memperhitungkan tanda-tanda tersebut.

In science, researchers commonly report the standard deviation of experimental data, and only effects that fall much farther than two standard deviations away from what would have been expected are considered statistically significant- normal random error or variation in the measurements is in this way distinguished from causal variation.
Dalam ilmu pengetahuan, banyak peneliti melaporkan standar deviasi data eksperimen, dan hanya efek yang jatuh lebih jauh dari dua standar deviasi jauh dari apa yang diharapkan dianggap signifikan secara statistik- kesalahan acak yang normal atau variasi dalam pengukuran dengan cara ini dibedakan dari kemungkinan efek atau asosiasi asli.

In science, many researchers report the standard deviation of experimental data, and by convention, only effects more than two standard deviations away from a null expectation are considered statistically significant- normal random error or variation in the measurements is in this way distinguished from likely genuine effects or associations.
Dalam ilmu pengetahuan, banyak peneliti melaporkan standar deviasi data eksperimen, dan hanya efek yang jatuh lebih jauh dari dua standar deviasi jauh dari apa yang diharapkan dianggap signifikan secara statistik- kesalahan acak yang normal atau variasi dalam pengukuran dengan cara ini dibedakan dari kemungkinan efek atau asosiasi asli.

In science, many researchers report the approved deviation of theoretical data, and contrariwise effects that downfall much farther than two standard deviations away from what would have pass� expected are considered statistically significant- normal random error or variation in the measurements is in this way illustrious from likely earnest effects or associations.
Dalam ilmu pengetahuan, banyak peneliti melaporkan standar deviasi data eksperimen, dan hanya efek yang jatuh lebih jauh dari dua standar deviasi jauh dari apa yang diharapkan dianggap signifikan secara statistik- kesalahan acak yang normal atau variasi dalam pengukuran dengan cara ini dibedakan dari kemungkinan efek atau asosiasi asli.