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

• variabile aleatoare
• variabile aleatorii
• variabilele aleatoare

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

Random variables?
Variabile aleatorii?

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

Random Variables, 518.
Variabile aleatoare, 518.

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.

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

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.

If the random variables X 1,…, X N{\displaystyle X_{1},\dots,X_{N}} are such that.
Dacă variabilele aleatoare X 1… X N{\ displaystyle X_{1},\ dots, X_{N}} sunt astfel încât.

Here Cov(⋅,⋅) is the covariance, which is zero for independent random variables(if it exists).
Aici Cov(⋅, ⋅) reprezintă covarianţa, care este zero pentru variabilele aleatoare independente.

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).

Stochastic programming studies the case in which some of the constraints or parameters depend on random variables.
Teoria stocurilor studiază cazurile în care condițiile impuse de problemă depind de variabile aleatoare.

In general we have for the sum of N{\displaystyle N} random variables{ X 1,…, X N}{\displaystyle\{X_{1},\dots,X_{N}\}}.
În general, dacă avem o sumă de N{\ displaystyle N} variabile aleatoare,{X1… XN}{\ displaystyle\{X_{1},\ puncte, X_{N}\}}.

Since the Yi are selected randomly, both Y¯{\displaystyle{\overline{Y}}} and σ Y 2{\displaystyle\sigma_{Y}^{2}} are random variables.
Deoarece Yi au fost selectate aleatoriu, atât cât şi σY2{\ displaystyle\ sigma{Y}^{2}} sunt variabile aleatoare.

A useful identity to compute the covariance between two random variables X, Y{\displaystyle X, Y} is the Hoeffding's Covariance Identity:[7].
O identitate utilă pentru calcularea covarianței dintre două variabile aleatorii X, Y{\displaystyle X, Y} este Identitatea lui Hoeffding.

Regression analysis is a statistical method for investigating the dependence of random variables on variables..
Analiza de regresie este o metodă statistică pentru investigarea dependenței variabilelor aleatoare de variabile..

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.

The log-likelihood is easier to maximize, especially for the multiplied likelihoods for independent random variables.[73].
Această log-verosimilitate este mai ușor de maximizat, în special pentru verosimilitățile multiplicate pentru variabile aleatoare independente.[73].

The components are regarded as random variables, and may be grouped into two categories according to the method used to estimate their numerical values.
Componentele sunt considerate ca variabile aleatorii, și pot fi grupate în două categorii, în funcție de metoda utilizată pentru a estima valorile numerice.

Differential Entropy: Extending discrete entropy to the continuous case- The Shannon entropy is restricted to random variables taking discrete values.
Diferențial Entropy: Extinderea entropia discretă a cazului continuă- Entropia Shannon este limitată la variabile aleatoare care iau valori discrete.

Applications==The concept of the probability distribution and the random variables which they describe underlies the mathematical discipline of probability theory, and the science of statistics.
În teoria probabilităților și statistică, distribuția de probabilitate(repartiția) descrie probabilitatea valorilor uneia sau mai multor variabile aleatoare.

The general formula for variance decomposition or the law of total variance is: If X{\displaystyle X} and Y{\displaystyle Y} are two random variables, and the variance of X{\displaystyle X} exists.
Formula generală pentru descompunerea varianţei, sau legea varianţei totale, unde X{\ displaystyle X} și Y{\ displaystyle Y} sunt două variabile aleatoare, iar varianța lui există, este.

The covariance between two jointly distributed real-valued random variables X and Y with finite second moments is defined as the expected product of their deviations from their individual expected values:[3].
Covarianța unei distribuţii bivariate a două variabile aleatorii X și Y, cu momente secundare finite, este definită ca media produselor deviaţiilor de la mediile lor individuale:[1].

Topics include-- probability, binomial and normal distributions, 2 sample hypothesis tests for means and proportions, applied combinative… something, discrete and continuous random variables.
Topicul include-- probabilitatea, binomul şi distribuţii normale, două modele de ipoteze pentru mijloace şi resurse, aplicând practica combinatorie… ceva variabile aleatorii discrete şi continuu şi Y= a+ bX+ u.".

Therefore, c T X{\displaystyle c^{T}X} is a linear combination of these random variables, where c T{\displaystyle c^{T}} denotes the transpose of c{\displaystyle c}.
Prin urmare, c T X{\ displaystyle c^{T} X} reprezintă o combinaţie liniară a acestor variabile aleatoare, unde cT{\ displaystyle c^{T}} denotă transpusa matricei.

The sample mean and the sample covariance matrix are unbiased estimates of the mean and the covariance matrix of the random vector X{\displaystyle\textstyle\mathbf{X}}, a vector whose jth element(j= 1,…, K) is one of the random variables.
Media eşantionului şi covariaţia eşantionului reprezintă estimatori nealteraţi ai matricelor mediei şi covarianţei vectorului aleatoriu X{\displaystyle \textstyle \mathbf{X}}, al cărui j-lea element(j= 1,…, K) este una din variabilele aleatoare.

If X, Y, W, and V are real-valued random variables and a, b, c, d are constant("constant" in this context means non-random), then the following facts are a consequence of the definition of covariance.
Dacă X, Y, W, și V sunt variabile aleatoare reale, iar a, b, c, d sunt constante(prin“constante” înţelegându-se valori date, nealeatorii), atunci avem următoarele consecinţe ale definiţiei covarianță.

In fact these properties imply that the covariance defines an inner product over the quotient vector space obtained by taking the subspace of random variables with finite second moment and identifying any two that differ by a constant.
În fapt aceste proprietăţi implică definirea de către covarianţă a unui spaţiu prehilbertian asupra spaţiului vectorial fracţionar obţinut prin extragerea subspaţiului de variabile aleatoare cu momente secundare finite şi identificarea acelora(oricăror două) care diferă printr-o constantă.

Instead, a random process is a sequence of random variables describing a process whose outcomes do not follow a deterministic pattern, but follow an evolution described by probability distributions.
Dimpotrivă, un proces aleatoriu este o secvență de variabile aleatoare care descriu un proces ale cărui rezultate nu urmează un model determinist, ci au o evoluție descrisă de distribuțiile probabilităților.

When the logarithm of a random variable has a normal distribution, the variable is said to have a log-normal distribution.[71] Log-normal distributions are encountered in many fields, wherever a variable is formed as the product of many independent positive random variables, for example in the study of turbulence.[72].
Când logaritmul unei variabile aleatoare are o distribuție normală, se spune că variabila are distribuție log-normală.[71] Distribuții log-normale se întâlnesc în multe domenii, ori de câte ori o variabilă se formează ca produs de multe variabile aleatoare independente pozitive, de exemplu în studiul turbulențelor.[72].

It follows immediately from the expression given earlier that if the random variables X 1,…, X N{\displaystyle X_{1},\dots,X_{N}} are uncorrelated, then the variance of their sum is equal to the sum of their variances, or.
Rezultă din ecuaţia combinaţiilor liniare că dacă variabilele aleatoare X1… XN{\ displaystyle X_{1},\ dots, X_{N}} sunt necorelate, varianţa sumei lor este egală cu suma varianţelor lor.

Bilinear: for constants a and b and random variables X, Y, Z, cov(aX+ bY, Z)= a cov(X, Z)+ b cov(Y, Z); symmetric: cov(X, Y)= cov(Y, X); positive semi-definite: σ2(X)= cov(X, X)≥ 0 for all random variables X, and cov(X, X)= 0 implies that X is a constant random variable(K).
Biliniaritatea: pentru constantele a și b, și variabile aleatoare X, Y, Z, cov(aX+ bY, Z)= a cov(X, Z)+ b cov(Y, Z); simetria: cov(X, Y)= cov(Y, X); pozitivism semi-definit: σ2(X)= cov(X, X) ≥ 0 pentru toate variabilele aleatoare X, și cov(X, X)= 0 implică faptul că X este o variabilă aleatoare constantă(K).