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

• случајне променљиве
• случајних променљивих
• произвољне променљиве
• slucajne promenljive

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

Random variables and their properties.
Случајне променљиве и њихова својства.

Discrete and continuous random variables.
Дискретне и непрекидне случајне променљиве.

Random variables and their distributions.
Случајне променљиве и њихове расподеле.

Are X and Y independent random variables?
Da li su x i y nezavisne slucajne promenljive?

Random variables and their distributions.
Slučajne promenljive i njihove raspodele.

Numerical characteristics of random variables.
Нумеричке карактеристике случајних променљивих.

Random variables. Probability distributions.
Slučajne promenljive i raspodela verovatnoće.

Numerical characteristics of random variables.
Numeričke karakteristike slučajnih promenljivih.

(a) Are random variables X and Y independent?
Da li su x i y nezavisne slucajne promenljive?

So suppose we have two random variables x and y.
Рецимо да имамо две произвољне променљиве Х и У.

Discrete random variables, individual distributions.
Дискретне случајне променљиве, поједине расподеле.

Distribution of two-dimensional random variables.
Расподела дводимензионалних случајних променљивих.

Continuous random variables, individual distributions, moments.
Непрекидне случајне променљиве, поједине расподеле, моменти.

Now the same thing can be said for random variables.
Исто ово може да се каже и за произвољне променљиве.

Discrete and continuous random variables and basic distributions.
Дискретне и непрекидне случајне променљиве, и основне расподеле.

These nodes correspond to events that you might or might not know that are typically called random variables.
Ti čvorovi odgovaraju događajima koje možda znate ili možda ne znate koji se obično nazivaju slučajnim promenljivim.

So I claim that, these random variables, x and y, are independent of one another.
Сада тврдим да су ове случајне променљиве, Х и У, узајамно независне.

So, the birthday paradox says the following suppose I choose n random variables in our universe u.
Дакле парадокс рођендана каже следеће: рецимо да одаберем n случајних променљивих у нашем простору U.

Not all continuous random variables are absolutely continuous,[4] for example a mixture distribution.
Нису све континуиране случајне променљиве апсолутно континуиране,[ 4] на пример дистрибуција смеше.

Which is why intuitively, you might, you might expect these random variables to be independent of one another.
Тако можете да интуитивно схватите зашто су ове случајне променљиве узајамно независне.

Note that not all random variables have an expected value, since the integral may not exist(e.g., Cauchy distribution).
Немају све случајне променљиве очекиване вредности, јер интеграл не мора да постоји( на пример, Кошијева расподела).

The complete probability formula and the Bayes formula. Random variables, density, and distribution function.
Формула потпуне вероватноће и Бајесова формула. Случајне променљиве, густина и функција расподеле.

The pure structure can be characterized by the steps being defined by independent and identically distributed random variables.
Чиста структура може бити окарактерисана корацима који дефинишу независне и идентично расподељене случајне променљиве.

The values xij may be viewed as either observed values of random variables Xj or as fixed values chosen prior to observing the dependent variable..
Vrednosti xij mogu da budu bilo izmerene vrednosti slučajnih promenljivih Xj ili fiksne vrednosti izabrane pre merenja zavisnih promenljivih.

But we have the distribution for the sum of two independent normally distributed random variables, Z= X+ Y, is given by.
Али имамо дистрибуцију за суму од две независно нормално дистрибуиране случајне променљиве, Z= X+ Y, даје.

They take values in some set v. Then we say that these random variables are independent if the probability that x= a, and y= b is equal to the product of these two probabilities.
Оне узимају вредности из неког скупа V. Кажемо да су ове произвољне променљиве независне ако је вероватноћа да је Х=а, и У=b, једнака производу ове две вероватноће.

To define probability distributions for the simplest cases, one needs to distinguish between discrete and continuous random variables.
Да би се дефинисале расподеле вероватноће за најједноставније случајеве, потребно је разликовати дискретне и континуиране случајне променљиве.

The difference between two independent identically distributed exponential random variables is governed by a Laplace distribution, as is a Brownian motion evaluated at an exponentially distributed random time.
Разлика између две независне идентично распоређене експоненцијалне случајне променљиве је регулисана Лапласовом расподелом, исто као што је и Брауново кретање процењено у експоненцијално распоређеном случајном времену.

Equivalently, Laplace( 0, 1){\displaystyle{\textrm{Laplace}}(0,1)} can also be generated as the logarithm of the ratio of two i.i.d. uniform random variables.
Laplace( 0, 1){\ displaystyle{\ textrm{ Laplace}}( 0, 1)} се такође може генерисати као логаритам односа две i. i. d. униформне случајне променљиве.

A Laplace random variable can be represented as the difference of two independent and identically distributed(iid) exponential random variables.[1] One way to show this is by using the characteristic function approach.
Лапласова случајна променљива може бити представљена као разлика две независне и једнако распоређене( eng. independent and identically distributed, iid) експоненцијалне случајне променљиве.[ 1] Један од начина да се то покаже је коришћење приступа карактеристичне функције.