What is the translation of " PHÂN PHỐI POISSON " in English?

• poisson distribution

Examples of using Phân phối poisson in Vietnamese and their translations into English

Có phân phối Poisson với tham số λ= 2, 6.
We have a Poisson distribution with λ= 6.

P ñọc là X có phân phối Poisson với tham số λ.
Suppose X has the Poisson distribution with mean λ.

Điều này có thể được công nhận bằng cách áp dụng phân phối Poisson.
We can figure this out using Poisson Distributions.

P ñọc là X có phân phối Poisson với tham số λ.
Assume that X has a Poisson distribution with a mean of λ.

Phân phối Poisson là một phân phối xác suất rời rạc.
The Poisson distribution, a discrete probability distribution..

Giả sử X có phân phối Poisson với tham số λgt; 0.
Assume that X has a Poisson distribution with a mean of λ.

Quyết định số lượng từ N mà document sẽ có( theo một phân phối Poisson).
Decide on the number of words N the document will have(say, according to a Poisson distribution).

Mômen giai thừa thứ n của phân phối Poisson là λn.
The nth factorial moment of the Poisson distribution is λn.

Một số cho rằng phân phối Poisson nên được gọi là phân phối Bortkiewicz.
Some have suggested that the Poisson distribution should have been named the"Bortkiewicz distribution.".

Và The Law of Small Numbers là tiêu đề của cuốn sách viết bởi Ladislaus Bortkiewicz về phân phối Poisson, được xuất bản năm 1898.
The Law of Small Numbers is a book by Ladislaus Bortkiewicz about the Poisson distribution, published in 1898.

Hàm khởi tạo mômen của phân phối Poisson với giá trị kì vọng λ là.
The moment-generating function of the Poisson distribution with expected value λ is.

Phân phối Poisson cũng có thể được sử dụng cho số lượng các sự kiện trong khoảng thời gian khác theo quy định, chẳng hạn như khu vực, khoảng cách hoặc khối lượng.
The Poisson distribution can also be used for the number of events in other intervals such as distance, area or volume.

Mọi nửa bất biến( cumulant) của phân phối Poisson bằng với giá trị kì vọng λ.
All of the cumulants of the Poisson distribution are equal to the expected value λ.

Với giá trị đủ lớn của λ,( ví dụ λgt; 1000), thì phân phối chuẩn với trung bình λ, và độ lệch λ, là một xấp xỉ rất chính xác cho phân phối Poisson.
For sufficiently large values of λ,(say λgt;1000), the normal distribution with mean λ, and variance λ, is an excellent approximation to the Poisson distribution.

Một số cho rằng phân phối Poisson nên được gọi là phân phối Bortkiewicz.
Some historians of mathematics have argued that the Poisson distribution should have been called the Bortkiewicz distribution.[citation needed].

Trong suy luận Bayes, tiên nghiệm liên hợp( conjugate prior) cho tham số λ của phân phối Poisson là phân phối Gamma.
In Bayesian inference, the conjugate prior for the rate parameter λ of the Poisson distribution is the gamma distribution..

Các giá trị mômen cao hơn của phân phối Poisson chính là các đa thức Touchard trong λ, với các hệ số có ý nghĩa tổ hợp.
The higher moments of the Poisson distribution are Touchard polynomials in λ, whose coefficients have a combinatorial meaning.

Và The Law of Small Numbers là tiêu đề của cuốn sách viết bởi Ladislaus Bortkiewicz về phân phối Poisson, được xuất bản năm 1898.
The Poisson distribution is sometimes called the Law of Small Numbers after a book by the same name by Ladislaus Bortkiewicz published in 1898 on the Poisson distribution.

Cụ thể là nếu khi giá trị kì vọng của phân phối Poisson là 1, thì công thức Dobinski nói rằng moment thứ n bằng với số phân hoạch của một tập hợp có kích thước là n.
When the expected value of the Poisson distribution is 1, then Dobinski's formula says that the nth moment equals the number of partitions of a set of size n.

Dựa theo số liệu của các trận đấu, chúng tôi đặt ra giả thuyết rằng số lượng bàn thắng của mỗi đội trong mỗi trận đấu cụ thể sẽ dựa theo phân phối Poisson".
Following the literature on modelling football matches, we assume that the number of goals scored by a particular side in a particular match follows a Poisson distribution.”.

Nếu một số lượng lớn các nút đang cố truyền, thì bằng cách sử dụng phân phối Poisson, xác suất chính xác các nút x bắt đầu truyền trong khoảng thời gian T là.
If a large number of nodes is trying to transmit, then by using Poisson distribution, the probability that exactly x nodes begin transmission during period T is.

Với giá trị đủ lớn của λ,( ví dụ λgt; 1000), thì phân phối chuẩn với trung bình λ, và độ lệch λ, là một xấp xỉ rất chính xác cho phân phối Poisson.
For sufficiently large values of λ,(say λgt;1000), the normal distribution with mean λ and variance λ(standard deviation\sqrt{\lambda}) is an excellent approximation to the Poisson distribution.

Chúng tôi dự kiến sẽ tìm thấy cho các tiểu bang văn phòng phẩm phân phối Poisson tương tự như một trong những dự đoán biến động cân bằng các mối quan hệ nổi tiếng của Einstein.
We expected to find for stationary states a Poisson distribution similar to the one predicted for equilibrium fluctuations by the celebrated Einstein relations.

Phân phối Poisson có thể được xem là một trường hợp hạn chế của phân phối nhị thức khi mà số lần thử( trials) tiến đến vô hạn và giá trị kì vọng của số lần thành công là giữ nguyên.
The Poisson distribution can be derived as a limiting case to the binomial distribution as the number of trials goes to infinity and the expected number of successes remains fixed.

Nếu giả thuyết null dự đoán( trung bình) trung bình 9 lần đếm mỗi phút, thì theo phân phối Poisson điển hình cho phân rã phóng xạ, có khoảng 41% cơ hội ghi lại 10 lần đếm trở lên.
If the null hypothesis predicts(say) on average 9 counts per minute, then according to the Poisson distribution typical for radioactive decay there is about 41% chance of recording 10 or more counts.

Ví dụ, nếu một sự kiện trung bình xảy ra 1 lần trong 4 phút, giờ ta quan tâm số lần sự kiện xảy ra trong khoảng thời gian 10 phút, ta dùng mô hình phân phối Poisson với λ= 10/ 4= 2.5.
For instance, if the events occur on average every 4 minutes, and you are interested in the number of events occurring in a 10 minute interval, you would use as model a Poisson distribution with λ=10/4=2.5.

Có một quy luật theo kinh nghiệm là phân phối Poisson có thể ước lượng tốt cho một phân phối nhị thức nếu n lớn hơn 20 và p là nhỏ hơn hoặc bằng 0.05.
There is a rule of thumb stating that the Poisson distribution is a good approximation of the binomial distribution if n is at least 20 and p is smaller than or equal to 0.05.

Ví dụ, nếu một sự kiện trung bình xảy ra 1 lần trong 4 phút, giờ ta quan tâm số lần sự kiện xảy ra trong khoảng thời gian 10 phút, ta dùng mô hình phân phối Poisson với λ= 10/ 4= 2.5.
For instance, if the events occur on average 4 times per minute, and you are interested in the number of events occurring in a 10 minute interval, you would use as your model a Poisson distribution with λ= 10*4= 40.

Tuy nhiên, ông Barnett cũng nhắc về giải thuyết phân phối Poisson, thuyết cho rằng những khoảng thời gian ngắn giữa các vụ tai nạn thực tế có thể xảy ra nhiều hơn so với những khoảng thời gian dài.
However, Barnett also draws attention to the theory of Poisson distribution, which implies that short intervals between crashes are actually more probable than long ones.