SQUARED DISTANCE Meaning in Thai - translations and usage examples

• ระยะกำลังสอง
• ระยะห่างกำลังสอง

Examples of using Squared distance in English and their translations into Thai

Now, we have the total squared distance.
ทีนี้, เรามีระยะกำลังสองรวม

And if I want the squared distance, I square it-- that's how we calculate variance.
แล้วถ้าผมยกกำลังสองระยะห่าง, ผมยกกำลังสองมัน--นั่นคือวิธีที่เราคำนวณความแปรปรวน

You take the average of all of these squared distances.
คุณหาค่าเฉลี่ยของกำลังสองของผลต่างเหล่านี้

It's figures out the squared distance of this y value from the mean.
มันหาระยะกำลังสองของค่าyนี้เทียบกับค่าเฉลี่ย

And let me just review what those squared distances are.
ขอผมทบทวนหน่อยว่าระยะกำลังสองพวกนั้นคืออะไร

The variance is the average squared distance from the mean, the standard deviation is the square root of that.
ความแปรปรวนคือระยะห่างจากค่าเฉลี่ยกำลังสองเฉลี่ย, ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือสแควร์รูทของค่านั้น

And then take the average of all of these squared distances.
แล้วถ้าเราหาค่าเฉลี่ยของระยะกำลังสองพวกนี้

But you see here, the average squared distance from the mean in that first data set is 0.25.
แต่คุณเห็นไหมตรงนี้, ค่าเฉลี่ยกำลังสองของระยะห่างจากค่าเฉลี่ยในข้อมูลชุดแรกคือ0.25

What we saw is that there is a line that we can find that minimizes the squared distance.
สิ่งที่เราเห็นคือว่ามันมีเส้นตรงที่เราสามารถทำให้ระยะห่างกำลังสองน้อยที่สุดได้

Where the fit minimizes the squared distance to each of the points.
โดยการลากเส้นทำให้ระยะกำลังสองของแต่ละจุดน้อยที่สุด

Minus our mean, which is p plus the probability that we get a 1, which is just p-- this is the squared distance.
ลบค่าเฉลี่ย, ซึ่งก็คือpบวกความน่าจะเป็นที่เราได้1,ซึ่งก็แค่p--นี่คือระยะกำลังสอง

So this is the sum of the squared distances, right?
แล้วเทอมนี้คือผลบวกของระยะห่างกำลังสอง, จริงไหม?

If you divide this by n, you're going to get what we typically associate as the variance of y, which is kind of the average squared distance.
ถ้าคุณหารนี่ด้วยn, คุณจะได้สิ่งที่เราเรียกว่าความแปรปรวนของy, ซึ่งก็คือระยะกำลังสองเฉลี่ย

And here what's the average squared distance from the mean?
ตรงนี้ค่าเฉลี่ยของระยะห่างกำลังสองจากค่าเฉลี่ยเป็นเท่าไหร่?

The total squared distance between each of the points or their kind of spread, their variation, is not explain by the variation in x.
ระยะกำลังสองรวมระหว่างจุดแต่ละจุดหรือการกระจายตัว, การแปรเปลี่ยน, มันอธิบายไม่ได้ด้วยการแปรเปลี่ยนของx

Remember, that is the weighted sum of the squared distances from the mean.
จำไว้, มันคือผลบวกถ่วงน้ำหนักของระยะกำลังสองจากค่าเฉลี่ย

If you think about the squared distance from some central tendency, and the best central measure we can have of y is the arithmetic mean.
ถ้าเราคิดถึงระยะห่างจากแนวโน้มของศูนย์กลางกำลังสองและจุดศูนย์กลางที่ดีที่สุดที่เรามีสำหรับyก็คือค่าเฉลี่ยเลขคณิต

At least, when you measure the error by the squared distances from the points.
อย่างน้อย, ในตอนที่คุณวัดค่าคลาดเคลื่อนด้วยระยะห่างกำลังสองจากจุดต่างๆ

I'm going to find essentially the mean of these squared distances, so I have five squared distances right over here, so let me divide by five so what will I get when I make this calculation right over here.
ผมก็หาค่าเฉลี่ยสำหรับกำลังสองของผลต่าง, ผมได้กำลังสองของระยะห่าง5ตัวนี้, งั้นผมหารด้วย5แล้วผมจะได้อะไรเมื่อผมคำนวณเจ้านี่ตรงนี้

But what I want to do is find a line that minimizes the squared distances to these different points.
แต่สิ่งที่ผมอยากทำคือหาเส้นตรงที่ทำให้ระยะห่างกำลังสองถึงจุดต่างๆพวกนี้น้อยที่สุด

Well the squared distance from 0 to our mean-- let me write it over here-- it's going to be 0, that's the value we're taking on-- let me do that in blue since I already wrote the 0-- 0 minus our mean-- let me do this in a new color-- minus our mean.
ทีนี้ระยะกำลังสองจาก0ถึงค่าเฉลี่ย--เขียนมันตรงนี้นะ--มันจะเป็น0,นั่นคือค่าที่เราเป็นได้--เขียนด้วยสีฟ้านะเพราะผมเขียน0

Sample variance is going to be equal to the sum of my squared distances to the mean divided by my samples minus 1.
ตัวแปรปรวนตัวอย่างจะเท่ากับผลบวกของระยะกำลังสองถึงค่าเฉลี่ยหารด้วยจำนวนตัวอย่างลบ1

We got to a formula for the slope and y-intercept of the best fitting regression line when you measure the error by the squared distance to that line.
เราได้สูตรสำหรับความชันและค่าตัดแกนyของเส้นตรงถดถอยที่ดีที่สุดเวลาคุณวัดความคลาดเคลื่อนด้วยระยะห่างกำลังสองถึงเส้นตรงนั้น

And then, the next thing we want to do is the squared distance. so this is equal to the squared distance of our y value from the y's mean.
แล้วสิ่งต่อไปที่เราจะทำคือระยะห่างกำลังสองนี่จึงเท่ากับระยะกำลังสองของค่าy

So if you have gotten this far, you have been waiting for several videos to get to the optimal line that minimizes the squared distance to all of those points.
ถ้าคุณมาถึงขนาดนี้, คุณคงรอมาหลายวิดีโอแล้วกว่าจะได้เส้นตรงที่ดีที่สุดที่ทำให้ระยะห่างกำลังสองถึงจุดเหล่านั้นน้อยที่สุด

And we have shown ourselves that the slope of this line-- the one that best minimizes the squared distance to each of those points-- is going to be the mean of the xy's minus the mean of x times the mean of y.
และเราเห็นแล้วว่าความชันของเส้นตรงนี้--เส้นที่ทำให้ระยะกำลังสองถึงจุดข้อมูลแต่ละจุดน้อยที่สุด--มันจะเท่ากับค่าเฉลี่ยของxy

So if this squared distance on average is some variance, and this one is completely independent, it's squared distance on average is some distance, then the variance of their sum is actually going to be the sum of their variances.
ถ้ากำลังสองของระยะนี่โดยเฉลี่ยคือความแปรปรวน, และอันนี้เป็นอิสระโดยสมบูรณ์, มันคือกำลังสองของระยะห่างโดยเฉลี่ยเป็นระยะห่าง, แล้วความแปรปรวน

If we talk about the variance of the random variable x, that is it the same thing as the expected value of the squared distances between our random variable x and its mean.
ถ้าเราพูดถึงความแปรปรวนของตัวแปรสุ่มx, มันก็เหมือนกับค่าคาดหวังของระยะกำลังสองระหว่างตัวแปรสุ่มxกับค่าเฉลี่ยของมัน

So the average squared distance, or the mean squared distance from our population mean is equal to 20, you might say"wait these aren't 20 away," remember it's squared distance away from my population mean so I squared each of these things I like to because I made it positive, and we will see later it has other nice properties about it, now the last thing is- how can we represent this mathematically?
ค่าเฉลี่ยของกำลังสองระยะทาง, หรือค่าเฉลี่ยกำลังสองของระยะห่างจากค่าเฉลี่ยประชากรเท่ากับ20,คูณอาจบอกว่าเดี๋ยวก่อนสิมันไม่ได้ห่างออกไป20นะ" จำไว้ว่านี่คือระยะกำลังสองที่ห่างออกไปจากค่าเฉลี่ยประชากรยกกำลังสองแต่ละตัวเพื่อให้มันเป็นบวก, แล้ว?

So the variance-- let me write it over here, let me pick a new color-- the variance is just-- you could view it as the probability weighted sum of the squared distances from the mean, or the expected value of the squared distances from the mean.
ความแปรปรวน--เขียนมันตรงนี้นะ, ขอผม เลือกสีใหม่หน่อย--ความแปรปรวนก็แค่--คุณสามารถมองมันเป็นผลบวกถ่วงความน่าจะเป็นของระยะกำลังสอง