What is the translation of " RANDOM VARIABLE " in Romanian?

• o variabilă aleatoare
• variabila aleatorie
• unei variabile aleatoare

Examples of using Random variable in English and their translations into Romanian

Random variables?
Variabile aleatorii?

Discrete random variable.
Variabilă aleatoare discretă.

Random Variables, 518.
Variabile aleatoare, 518.

Discrete random variable.
Variabilă aleatorie discretă.

Random variables whose covariance is zero are called uncorrelated.
Variabilele aleatorii a căror covarianță este zero sunt variabile necorelate.

Continuous Random Variable.
Variabilă aleatoare continuă.

Entropy quantifies the uncertainty involved in predicting the value of a random variable.
Entropia cuantifică nivelul de incertitudine implicat de o variabilă aleatoare.

I(X) is itself a random variable.
Eu(X) este ea însăși o variabilă aleatoare.

Where X is a random variable with the specified normal distribution.
Unde X este o variabilă aleatoare cu distribuția normală specificată.

Now this girl, Keri, she's a random variable.
Acum fata asta, Keri, ea este o variabilă aleatoare.

Discrete random variable example.
Exemplu pentru variabilă aleatoare discretă.

In information theory, entropy is a measure of the uncertainty associated with a random variable.
În teoria informației, entropia Shannon sau entropia informațională măsoară incertitudinea asociată cu o variabilă aleatoare.

Let X be a random variable with mean value μ.
Fie Xo variabilă aleatorie cu valoarea medie μ.

Thus V is independent of the random variable dz; i.e.
Astfel V este independentã aleatoare variabile dz; Eu. E.

X~ D, means the random variable X has the probability distribution D.
X~ D, înseamnă că variabila aleatoare X are distribuția de probabilitate D.

It is the cumulative distribution function of a random variable which is almost surely 0.
Este funcția de distribuție cumulativă a unei variabile aleatoare care este aproape sigur 0.

Let X be a unimodal random variable with mode m, and let τ 2 be the expected value of( X- m) 2.
Fie X variabila aleatorie având valoarea estimată m și fie τ 2 valoarea medie a lui( X- m) 2.

If Tails= 1, TDIST is calculated as TDIST= P(X>x), where X is a random variable that follows the t-distribution.
TDIST este calculată ca TDIST= p(x<abs(X)), unde X este o variabilă aleatoare care urmărește repartiția t.

If X is a random variable with a normal distribution with standard deviation 1 and expected value μ, then.
Dacă X este o variabilă aleatoare cu distribuție normală cu deviație standard 1 și valoarea așteptată μ atunci.

The variance of a sum of two random variables is given by.
Varianța sumei a două variabile aleatoare este dată de relaţia.

Random variables and discrete laws of probability(binomial, hypergeometric, Poisson, Pascal, geometric).
Variabile aleatoare şi legi de probabilitate de tip discret(binomială, hipergeometrică, Poisson, Pascal, geometrică).

For a sequence X1,…, Xn of random variables, and constants a1,…, an, we have.
Pentru o secvență X1,…, Xn de variabile aleatoare, și constante a1,…, an, avem.

In probability theory and statistics, skewness is a measure of the asymmetry of the probability distribution of a real-valued random variable about its mean.
În statistică și teoria probabilităților, abaterea standard a unei variabile aleatoare reprezintă o măsură a dispersiei valorilor acesteia în jurul uneia considerate mijlocii.

Three probability density functions(PDF) of random variables with log-normal distributions.
Trei funcții de densitate de probabilitate de variabile aleatoare cu distribuții log-normale.

Being a function of random variables, the sample variance is itself a random variable, and it is natural to study its distribution.
Fiind o funcţie de variabile aleatoare, varianţa eşantionului este ea însăşi o variabilă aleatoare, fiind astfel justificat să-i studiem distribuţia.

TDIST is calculated as TDIST= p(x<abs(X)), where X is a random variable that follows the t-distribution. Examples X.
TDIST este calculată ca TDIST= p(x<abs(X)), unde X este o variabilă aleatoare care urmărește repartiția t. Exemple X.

The variance of a random variable X{\displaystyle X} is the expected value of the squared deviation from the mean of X{\displaystyle X}, μ= E⁡[ X]{\displaystyle\mu=\operatorname{E}[X]}.
Varianţa unei variabile aleatoare X{\ displaystyle X} speranţa matematică(i.e. media) a deviaţiilor pătratice de la media lui X{\ displaystyle X},.

These arise as moments of normal probability distributions: The"n"-th moment of the normal distribution with expected value and variance 2 is: formula_103where is a random variable with the specified normal distribution.
Acestea apar ca momente de distribuție normală de probabilitate: Al"n"-lea moment al distribuției normale cu valoarea așteptată μ și varianța σ2 este: formula_67unde"X" este o variabilă aleatoare cu distribuția normală specificată.

The corresponding formula for a continuous random variable with probability density function f(x) on the real line is defined by analogy, using the above form of the entropy as an expectation.
Formula corespunzătoare pentru o variabilă aleatoare continuă cu funcția densității de probabilitate f(x) pe linia reală este definită prin analogie, folosind formularul de mai sus a entropiei ca o așteptare.

Joseph Bertrand introduced it in his work Calcul des probabilités(1889)[1] as an example to show that probabilities may not be well defined if the mechanism or method that produces the random variable is not clearly defined.
A fost propusă de matematicianul Joseph Bertrand, în 1889, în lucrarea sa Calcul des probabilites[1], dorindu-se a fi un exemplu al ambiguităţii algoritmului de calcul al probabilităţilor atunci când variabila aleatorie nu este definită clar.