THIS RANDOM Meaning in Thai - translations and usage examples

• สุ่มนี้

Examples of using This random in English and their translations into Thai

I got four instances of this random variable.
ผมอ่านค่า4ค่าจากตัวแปรสุ่มนี้

And now just is this random notation I'm coming with the two-sided.
ทีนี้นี่ก็คือสัญลักษณ์มั่วๆ ที่ผมตั้งขึ้นแทน2หัว

But an experiment is every time you run this random event.
แต่การทดลองนี้คือทุกครั้งที่คุณมีเหตุการณ์อย่างสุ่มเกิดขึ้น

A hundred instances of this random variable, average them, plot it.
มีค่า100ค่าจากตัวแปรสุ่มนี้, เฉลี่ยค่ามัน, แล้วพลอตมัน

So in that means I take, literally, four instances of this random variable.
และนั่นหมายความว่า, ผมเอา, ค่าที่วัดได้4ค่าจากตัวแปรสุ่มนี้

So in this random distribution I made my standard deviation was 9.3.
ในการกระจายตัวแบบสุ่มนี้ได้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็น9.3

Now I'm going into all of this random variable business.
ตอนนี้ผมจะเข้าไปดูพวกตัวแปรสุ่มนี่

This random mutation gave that microbe a protein molecule that absorbed sunlight.
นี้กลายพันธุ์แบบสุ่มให้จุลินทรีย์ที่โมเลกุลโปรตีนที่ดูดซึมแสงแดด

We take a hundred instances of this random variable, average them, plot it.
เราอ่านค่าตัวแปรสุ่มนี้มา100ครั้ง, เฉลี่ยมัน, แล้วพลอตมัน

This random variable, number of heads after 5 flips-- you can't have an infinite number of values here.
ตัวแปรสุ่มนี่, จำนวนหัวหลังจากโยน5ครั้ง--คุณไม่มีทางได้ค่าเป็นจำนวนอนันต์ตรงนี้

We take 10 samples from this random variable, average them, plot them again.
เราเลือกค่า10ค่าจากตัวแปรสุ่มนี้, หาค่าเฉลี่ย, แล้วพลอตมันอีก

First of all, we know what the expected value of this random variable is.
อย่างแรกเลย, เรารู้ว่าค่าคาดหวังสำหรับตัวแปรสุ่มนี้เป็นเท่าไหร่

The expected value of this random variable is n times p, or sometimes people will write p times n.
ค่าคาดหวังของตัวแปรสุ่มนี้คือnคูณpหรือบางคนเขียนว่าpคูณn

That literally just means I take 1 instance of this random variable and average it.
มันก็หมายความว่าอ่านค่า1ค่าจากตัวแปรสุ่มนี้แล้วหาค่าเฉลี่ย

We can say this random variable is going to be equal to 1 if it rains tomorrow and it equals 0 if it doesn't rain tomorrow.
เราบอกว่าตัวแปรสุ่มนี้จะมีค่าเท่ากับ1ถ้ามันฝนตกพรุ่งนี้และมันเท่ากับ0ถ้าพรุ่งนี้ฝนไม่ตก

Or, since it's a random variable, the expected value of this random variable.
หรือเนื่องจากมันคือตัวแปรสุ่ม, มันจะประมาณค่าคาดหวังของตัวแปรสุ่มนี้

So we take 10 instances of this random variable, average them out, and then plot our average.
เราอ่านค่า10ค่าจากตัวแปรสุ่มนี้, เฉลี่ยค่าออกมา, แล้วพลอตค่าเฉลี่ยนะ

And we know what the expected value is, we know the expected value of this random variable is 50.
และเรารู้ว่าค่าคาดหวัง, เรารู้ว่าค่าคาดหวังของตัวแปรสุ่มนี้คือ50

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

Now we don't know the entire covariance. We only have 1 sample here for this random variable.
ตรงนี้เราไม่รู้ความแปรปรวนเกี่ยวเนื่องทั้งหมด. เรามีแค่ตัวอย่าง1ตัวตรงนี้จากตัวแปรสุ่ม

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

And this random variable, just to go back to the top, we defined the random variable as the number of cars that pass in an hour at a certain point on a certain road.
แล้วตัวแปรสุ่มนี้, กลับไปยังข้างบน, เรากำหนดตัวแปรสุ่มให้เป็นจำนวนรถที่ผ่านไปในหนึ่งชั่วโมงจุดจุดๆนึ่งบนถนน

We could have taken 10 samples from this from this population, you could say, or from this random variable, average them, and then plotted them here.
เราก็สุ่มค่ามา10ค่าจากนี่จากประชากรนี้, จะว่าอย่างนั้นก็ได้, หรือจากตัวแปรสุ่มนี่, หาค่าเฉลี่ย, แล้วพลอตมันตรงนี้

And your goal is to figure out the probability distribution of this random variable and then once you know the probability distribution then you can figure out what's the probability that 100 cars pass in an hour or the probability that no cars pass in an hour and you would be unstoppable.
เป้าหมายคุณคือหาการกระจายตัวของความน่าจะเป็นของตัวแปรสุ่มนี้แล้วเมื่อคุณรู้การกระจายตัวของความน่าจะเป็นคุณก็สามารถหาได้ว่า

If we wanted to know the expected, or if we talked about the expected value of this random variable x, that is the same thing as the mean value of this random variable x.
ถ้าเราอยากรู้ค่าคาดหวัง, หรือเวลาเราพูดถึงค่าคาดหวังของตัวแปรสุ่มxนี่, มันก็เหมือนกับค่าเฉลี่ยของ

That the central tendency or you could say, the population mean, of this random variable, or you could say the expected value of this random variable is exactly 3.
การเข้าหาค่ากลางหรือคุณบอกได้ว่า, ค่าเฉลี่ยประชากรของตัวแปรสุ่มนี้, คุณบอกได้ว่าค่าคาดหวังของตัวแปรสุ่มนี้เป็น3พอดี

But the important thing to realize that there's a finite number of values that this random variable can take on and that's why we have a discreet probability distribution.
แต่สิ่งสำคัญที่ควรระลึกคือว่ามันมีจำนวนค่าได้จำกัดโดยตัวแปรสุ่มนี้มีค่าต่างๆและนั่นคือสาเหตุที่เรามีการกระจายตัวของความน่าจะเป็นแบบสุ่ม