random variable 예문

• The power of a uniformly distributed random variable is beta distributed.
  균일한 분포를 따르는 확률 변수의 힘은 베타 분포에 따릅니다.
• Descriptive Statistics of a Random Variable
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• The ratio of independent exponentially distributed random variables satisfies the Pareto distribution.
  독립 지수 분포를 따르는 확률 변수의 비율은 파레토 분포를 만족합니다.
• Find the PDF for the quotient of two independent normal random variables.
  두개의 독립적인 정규 확률 변수의 몫에 대한 확률 밀도 함수를 구합니다.
• The results of his studies were written up in his Cambridge publication Random variables and probability distributions which appeared in 1937.
  그의 연구의 결과는 자신의 캠브리지 간행물 랜덤 변수 및 확률은 배포판에있는 1937 년에 등장을 작성했다.
• In this example, X is the random variable whose outcome is k , the number of green marbles actually drawn in the experiment.
  모인 사람 수에 따라 생일이 같은 두 사람이 있을 확률이 얼마나 되는지를 보이는 그래프.
• The resulting distribution is simply the same as the above distribution for a scalar-valued random variable with each occurrence of the scalar x replaced by the vector
  즉, 같은 온도로 달구어진 물체는 돌이든 쇠든 방출하는 빛의 분포가 똑같다는 것이다.
• In 1949 he published a work, jointly with Kolmogorov , Limit Distributions for Sums of Independent Random Variables which contains a description of much of his early research.
  그는 1949 년, 공동 Kolmogorov, 한도 배포판 덧셈 독립 무작위 변수에 대한 연구의 대부분은 그의 초기 작품을 출판에 대한 설명이 포함되어있습니다.
• Accordingly, I was able to continue studying probability theory, by reading Kolmogorov 's Basic Concept of Probability Theory and Levy 's Theory of Sum of Independent Random Variables.
  따라서, 내가 확률 이론을 공부하고, Kolmogorov '확률 이론의 기본 개념과 레비 s의 독서를 계속 할 수 있었 이론 합계 독립 임의의 변수 s의.
• In a linear model, observed values of y and their residuals are random variables. Residuals have normal distributions with zero mean but with different variances at different values of the predictors.
  선형 모델에서 y 의 관측 값과 그 잔차는 확률 변수입니다. 잔차는 평균이 0이지만 예측 변수의 여러 값에서 다른 분산을 갖는 정규분포를 가집니다.
• A key tool for him was nomenclature: for example, as reported by D V Lindley , , he insisted that "random variables" should more appropriately be called "random quantities", for "What varies?".
  그를위한 핵심 도구 명명법되었다 : 예를 들면,의 DV 린들리에 의해, 그는 주장했다 그 "무슨 차이가 더 적절"무작위로 대량 "라고해야합니다"임의의 변수를 "?".
• This was published jointly with Khinchin and contains the 'three series' theorem as well as results on inequalities of partial sums of random variables which would become the basis for martingale inequalities and the stochastic calculus.
  이 공동 Khinchin와 출판 되었음하고 '3 시리즈'정리가 포함된 임의의 변수의 일부를 요약한뿐만 아니라 마틴 게일의 불평등에 대한 불평등과 Stochastic 미적분학을위한 기반이 될 것이 결과입니다.
• Topics covered included: local limit theorems for sums of identically distributed random variables; the foundations of quantum mechanics; general principles of quantum statistics; the foundations of the statistics of photons; entropy; and the second law of thermodynamics.
  제목에 포함된 대상 : 동일하게 무작위로 배포되는 변수의 액수에 대한 지역 제한을 정리, 양자 역학의 기초, 양자 통계의 일반적인 원칙, 광자의 통계의 기초, 엔트로피, 그리고 열역학 제 2 법칙.
• Slutsky introduced stochastic concepts of limits, derivatives and integrals between 1925 to 1928 while he worked at the Conjuncture Institute. In 1927 he showed that subjecting a sequence of independent random variables to a sequence of moving averages generated an almost periodic sequence.
  그가 국면 연구소에서 근무 Slutsky 한계, 파생 상품 및 integrals 1925에서 1928 사이 사이에 Stochastic 개념을 도입했다. 1927 년 그는 평균 이동 순서 독립적인 랜덤 변수의 순서를 쓰는 거의 주기적으로 시퀀스를 생성했다.
• We should give two specific results which we have not mentioned previously which will be remembered as major contributions, namely his work on the central limit theorem and his beautiful theorem that if the sum of two independent random variables is normal then all are normal.
  우리는 이전에는 큰 기여로, 중앙 한도 정리와 그의 아름다운 정리에 그의 작품을 기억하고있을 것입니다 즉 우리는 언급하지 않은 두 명의 구체적인 결과를해야하는 경우 다음 두 개의 독립적인 무작위 변수의 합이 모두 정상은 정상입니다.