PROBABILITY DISTRIBUTION Meaning in Thai - translations and usage examples

• การกระจายตัวของความน่าจะเป็น

Examples of using Probability distribution in English and their translations into Thai

Let's draw our probability distribution.
ลองวาดการกระจายตัวของความน่าจะเป็นดู

Anyway, we have done the work, now we're ready to draw a probability distribution.
เอาล่ะ, เราทำเสร็จแล้วตอนนี้เราพร้อมวาดการกระจายตัวของความน่าจะเป็นแล้ว

So this is the probability distribution for what.
นี่ก็คือการกระจายของความน่าจะเป็นที่

It's a particular instance of the binomial probability distribution.
นี่คือกรณีเฉพาะอันหนึ่งของการกระจายตัวความน่าจะเป็นแบบทวินาม

So that's my probability distribution function.
นั่นคือฟังก์ชันการกระจายตัวความน่าจะเป็นของผม

What I have just drawn is a binomial probability distribution.
สิ่งที่ผมเพิ่งวาดไปคือการกระจายตัวความน่าจะเป็นแบบทวินาม

And you don't know the probability distribution functions for any of those things.
และคุณไม่รู้การกระจายตัวของความน่าจะเป็นของอะไรพวกนั้น

It's actually going to generate the random numbers according to this probability distribution function.
มันจะสร้างตัวเลขสุ่มขึ้นมาตามฟังก์ชันการกระจายตัวของความน่าจะเป็นนี้

Five samples from this probability distribution function, plotted it right there.
ตัวอย่าง5ค่าจากฟังก์ชันการกระจายตัวความน่าจะเป็น, พลอตมันตรงนี้

The probability of getting any x, and it's a class of probability distribution functions.
ความน่าจะเป็นที่จะได้x, มันคือชุดฟังก์ชันการกระจายตัวของความน่าจะเป็น

Well, you can look at the probability distribution, the discreet probability distribution..
ทีนี้, คุณก็ดูที่การกระจายตัวของความน่าจะเป็น, การกระจายตัวของความน่าจะเป็นแบบไม่ต่อเนื่อง

So if you said that x is equal to the number on unfair dice that's described by this probability distribution function.
ถ้าคุณบอกว่าXเท่ากับเลขบนลูกเต๋าที่ไม่เที่ยงตรงบรรยายโดยฟังก์ชันการกระจายตัวของความน่าจะเป็นนี้

So now I think you can see where the probability distribution function starts to become a little bit more interesting.
ทีนี้ว่าคุณคงเห็นว่าฟังก์ชันการกระจายตัวของความน่าจะเป็นมันน่าสนใจขึ้นหน่อยแล้ว

And so when I click animate, what it's going to do is it's going to take five samples from this probability distribution function.
แล้วผมก็คลิกนิเมท, สิ่งที่มันจะทำคือมันจะสุ่มตัวอย่าง5ค่าจากฟังก์ชันการกระจายตัวของความน่าจะเป็น

If I were to draw a probability distribution for-- if I were to find the random variable x is equal to 1 if heads, 0 if tails.
ถ้าผมวาดการกระจายตัวความน่าจะเป็นสำหรับ--ถ้าผมหาาความน่าจะเป็นxเท่ากับ1ถ้าออกหัว0ถ้าออกก้อย

This has a very simple probability distribution.
นี่ก็คือการกระจายตัวของความน่าจะเป็นที่ง่ายมาก

We just looked at the probability distribution for this random variable, the number of heads after 6 tosses of a fair coin.
เราแค่ดูการกระจายตัวความน่าจะเป็นสำหรับตัวแปรสุ่มนี้, จำนวนของหัวหลังจากโยนเหรียญเที่ยงตรง6ครั้ง

But it's hard to look at these numbers, so actually, let's just use the powers of Excel to graph this probability distribution.
แต่มันยากเวลาดูตัวเลขพวกนี้, งั้นลองใช้ความสามารถของเอกเซล มาวาดกราฟการกระจายตัวของความน่าจะเป็นนี้ดีกว่า

And let me draw its probability distribution.
ขอผมวาดการกระจายตัวความน่าจะเป็นของมันหน่อยนะ

So a discreet random variable like the ones that we had defined at the beginning of these videos, they have a probability distribution.
ดังนั้นตัวแปรสุ่มแบบไม่ต่อเนื่องอย่างที่เราได้นิยามไว้ในตอนแรกของวิดีโอพวกนี้, พวกมันมีการกระจายตัวของความน่าจะเป็นอยู่

This is the variance of your original probability distribution and this is your n.
นี่คือความแปรปรวนของการกระจายตัวความน่าจะเป็นเดิมและนี่คือnของคุณ

But in a continuous probability distribution or a continuous probability density function, you can't just say what is the probability of me getting a 5.
แต่ในการกระจายตัวความน่าจะเป็นแบบต่อเนื่องหรือฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็น, คุณบอกไม่ได้ว่าความน่าจะเป็นที่ผมได้5เป็นเท่าไหร่

And with that said, let's talk about probability distributions and expected values.
เมื่อรู้แล้ว, ลองพูดถึงการกระจายตัวของความน่าจะเป็นกับค่าคาดหวังกัน

So if you have that information you can then actually figure out the population mean for this population that's described by this probability distribution, or the expected value.
ถ้าคุณมีข้อมูลนั้นคุณสามารถหาค่าเฉลี่ยประชากรสำหรับประชากรนี้มันบรรยายโดยการกระจายตัวของความน่าจะเป็น

Stochastic actually means"having a random probability distribution or pattern that may be analysed statistically but may not be predicted precisely.
ปรับความถี่จุดสีงความหมายของ"มีความน่าจะเป็นการสุ่มแจกจ่ายหรือรูปแบบนั่นอาจจะanalysed

And I make that difference because actually, how we look at it in terms of their probability distributions are a little different.
และผมแยกความแตกต่างเพราะที่จริงแล้ว, วิธีที่เรามองในรูปของการกระจายตัวของความน่าจะเป็นมันจะต่างกันนิดหน่อย

And we saw if you actually figured out the probability distribution for this random variable you get that nice binomial distribution that looks a little bit.
และเราเห็นว่าถ้าคุณหาการกระจายของความน่าจะเป็นสำหรับตัวแปรสุ่มนี้คุณจะได้การกระจายตัวแบบทวินามที่ดูเหมือน

We knew my probability of making any given shot, and what we wanted to do is figure out the probability distribution of me making k shots, in general.
เรารู้ความน่าจะเป็นที่จะยิงได้แต่ลครั้งและสิ่งที่เราอยากทำคือหาการกระจายตัวของความน่าจะเป็นที่ผมยิงได้kลูก, โดยทั่วไป

Because we will start to talk about things like probability distributions and expected values, and it really is useful to quantify things as a random variable.
เพราะเราจะเริ่มพูดถึงสิ่งต่างๆเช่นการกระจายตัวของความน่าจะเป็นกับค่าคาดหวังและมันมีประโยชน์เวลาบอกปริมาณสิ่งต่างๆด้วยตัวแปรสุ่ม

Now what I'm going to do here, instead of just taking samples of this random variable that's described by this probability distribution function, I'm going to take samples of it.
ทีนี้สิ่งที่ผมจะทำคือว่าแทนที่จะสุ่มตัวอย่างของตัวแปรสุ่มที่บรรยายด้วยการกระจายตัวความน่าจะเป็นนี้มาจะสุ่มตัวอย่างของมันมาแล้ว