RANDOM VARIABLES Meaning in Japanese - translations and usage examples

• 確率変数

Examples of using Random variables in English and their translations into Japanese

All random variables are independent.
確率変数は全て独立。

Sum of uniform and exponential random variables.
等確率変数と指数確率変数の和。

All the random variables are independent.
確率変数は全て独立。

The following are examples or applications of IID random variables:.
以下に挙げるは、IID確率変数の例または適用例である。

The subsequent random variables X2, X3,….
それ以降の確率変数X2、X3、…。

Discrete Random Variables and their expectation and variance(binomial, Poisson, geometric distributions).
離散確率変数とその期待値と分散（二項分布、ポアソン分布、幾何分布）。

R= corrcoef(A, B) returns coefficients between two random variables A and B.
R=corrcoef(A,B)は、2つの確率変数AとBの間の相関係数を返します。

A⊥b The random variables a and b are independent.
A⊥b確率変数aとbは独立である。

R= corrcoef(A, B) returns coefficients between two random variables A and B.
例R=corrcoef(A,B)は、2つの確率変数AとBの間の相関係数を返します。

Use when random variables are greater than 0.
確率変数が0より大きい場合に使用されます。

But the linearity of expectation holds even when the random variables concerned are not independent.
期待値の線形性は、確率変数が独立でない場合にも成立します。

A set of random variables makes up the nodes of the network.
確率変数の集合がネットワークのノードを構成する。

One of the simplest statistical tests, the z-test, is used to test hypotheses about means of random variables.
最も簡単な統計検定の1つであるz検定は、確率変数の平均に関する仮説を検定するために使用される。

Convergence of random variables, for"almost sure convergence".
確率変数の収束には、「概収束(Convergencealmostsurely)」。

Independent and identically distributed" implies an element in the sequence is independent of the random variables that came before it.
独立同分布とは、列内の要素が、その要素の前の確率変数とは独立していることを意味する。

You have discrete random variables, and you have continuous random variables.
そしてもう一つは、連続確率変数です。離散確率変数とは。

Other multivariate distributions also exist, for example, the multivariate t and the Dirichlet distributions are used to simulate dependent t and beta random variables, respectively.
他の多変量分布も考えられますが、たとえば、多変量t分布とディリクレ分布はそれぞれ、t分布とベータ分布する従属確率変数をシミュレートするために使用されます。

Is an infinite sequence of independent random variables(not necessarily identically distributed).
を独立な確率変数の無限列とする（必ずしも同分布である必要はない）。

Continuous Random Variables and their expectation and variance(uniform, normal, and exponential distributions).
連続確率変数とその期待値と分散（一様分布、正規分布、指数分布）。

If the component velocities of a particle in the x and y directions are two independent normal random variables with zero means and equal variances, then the distance the particle travels per unit time is distributed Rayleigh.
Xおよびy方向における粒子の成分速度がゼロ平均および等分散をもつ2つの独立正規確率変数である場合、単位時間あたりに粒子が移動する距離はレイリー分布に従います。

These random variables converge in distribution to a uniform U(0,1), whereas their densities do not converge at all.[3].
そのような確率変数は一様分布U(0,1)へと分布収束するが、その密度が収束することはない[3]。

The generalization of exchangeable random variables is often sufficient and more easily met.”.
交換可能な確率変数（英語版）の一般化はしばしば十分であり、より容易に満たされる。

The case of two random variables is particularly challenging since no(conditional) independences can be exploited.
つの確率変数の場合は、(条件付き)独立性が利用できないので特別困難となる。

Note: Conditional expectation for non-negative random variables is always well defined, finite expectation is not needed.
注釈:非負の確率変数に対する条件付き期待値は常にwell-defindであり、有限な期待値は必ずしも必要ではない。

Many results that were first proven under the assumption that the random variables are i. i. d. have been shown to be true even under a weaker distributional assumption.
確率変数がIIDであるという仮定の下で証明された多くの結果は、より弱い分布仮定の下でも真であることが示されている。

Compute the expected value of a random variable:.
確率変数の期待値を計算する：。

The kernel density estimator is the estimated pdf of a random variable.
カーネル密度推定量は、確率変数の推定pdfです。

E[X] expected value of random variable X.
E[X]は確率変数Xの期待値。

Each element of θ is an independent random variable from the beta distribution.
Θの各要素はベータ分布から独立したランダム変数です。

Z-score can be computed by subtracting the mean from the given standardized random variable value and.
Z値は標準確率変数価値から平均を引き、標準偏差で割ることによって計算できます。