Translation of "random variable whose" to Estonian language:

Dictionary English-Estonian

Random - translation :

Variable - translation :

Whose - translation :

Keywords : Juhuslik Juhuslikud Suvaline Juhusliku Suvalise Muutlik Muutuva Suurus Muutujad Kelle Kelle Poolel Kellele Kellel

Examples (External sources, not reviewed)

The random variable x plus the random variable y.	Juhuslik muutuja x pluss juhuslik muutuja y.
Only true for random variable, X, whose probability distribution is the binomial distribution.	Ainult tõene, kui suvaline muutuja x, mille tõenäosus jaotus on binoomjaotus,
Or, since it's a random variable, the expected value of this random variable.	Või, kuna see on suvaline muutuja, oodatav väärtus sellest suvalisest muutujast.
That's a random variable.	See on suvaline muutuja
So one is is that if I have some third random variable, let's say I have some third random variable that is defined as being the random variable x plus the random variable y.	Üks on, et kui mul on mingi kolmas juhuslik muutuja, ütleme, et mul on mingi kolmas juhuslik muutuja, mis defineeritakse kui juhuslik muutuja x pluss juhuslik muutuja y.
So that's our random variable.	See on meie suvaline muutuja.
I have some other random variable.	Seda võib vaadata ka nii, et kui mul oleks mingi teine juhuslik muutuja
Let's say I have the random variable a, and I define random variable a to be x minus y.	Ütleme, et mul on juhuslik muutuja a ja defineerin juhusliku muutujat a kui x miinus y.
This is for our random variable, x.	See on meie suvalise muutja x'i jaoks.
Now let's think about what the variance of random variable z is and what the variance of random variable a is.	Mõtleme nüüd mis on juhusliku muutuja z dispersioon ja mis on juhusliku muutuja a dispersioon.
So this is going to be equal to the variance of random variable x plus the variance of random variable y.	See siin on võrdne juhusliku muutuja x dispersiooni ja juhusliku muutuja y dispersiooni summaga.
I got four instances of this random variable.	Ma sain nelja esinemiskordade juhusliku muutujat.
It isn't true for any random variable, X.	See ei ole tõsi iga suvalise muutuja x korral.
And I'm going to define my random variable,	Ja ma defineerin oma suvalise muutuja
So let's say I have a random variable, X.	Ütleme, et mul on suvaline muutuja X.
These are just specific instances of a random variable.	Need on lihtsalt ńäited suvalisest muutujast.
So this is the distribution of random variable x.	Seega see on suvalise muutuja x jaotus.
And the random variable is just that function mapping.	Ja suvaline muutuja on funktsiooni kujutis.
So this is my definition of my random variable.	See on minu suvalise muutuja definitsioon.
So the expected value of a random variable, the expected value of a random variable is the exact same thing as the population mean.	Suvalise muutuja aritmeetiline keskmine, suvalise muutja aritmeetiline keskmine on sama asi mis populatsiooni keskimine.
17 whose interest rate is variable .	17 selle osaga , mille intressimäär on muutuv .
20 whose interest rate is variable .	20 , selle osaga , mille intressimäär on muutuv .
19 whose interest rate is variable .	19 , mille intressimäär on muutuv .
24 whose interest rate is variable .	24 , mille intressimäär on muutuv .
But if you think about it, well, a random variable really is you can kind of view it as each instance of a random variable.	Aga kui sa sellele mõtled, siis , suvaline muutja on tegelkult.... sa saad seda vaadata kui suvalise muutuja astet
Let's define a random variable, X, like we always do.	Defineerime oma suvalise muutja X, nagu alati teeme.
This is the mean of n observations of our random variable.	See on keskmine n vaatlemisest meie suvalisest muutujast.
A hundred instances of this random variable, average them, plot it.	Sada näidet juhusliku muutujast nende keskmisee, joonistame neid
Well, we can define a random variable that will quantify it.	Me võime defineerida suvalise muutuja mis määrab selle koguseliselt.
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.	Keskne kalduvus või võid öelda selle suvalise muutuja populatsiooni keskmine, või sa võid öelda et selle suvalise muutuja aritmeetline keskmine on täpselt 3.
0 will show up in our random variable 0.01563 of the time.	0 ilmneb meie suvalise muutujaga 0,01563 kordadest.
And the random variable, X, is the number of shots I make.	Ja suvaline muutuja X on võrdne tabavate visete arvuga.
So you do the same thing with this with random variable y.	Sama asja teeme juhusliku muutuja y ga.
A continuous random variable could take on an infinite number of outcomes.	Pideva suvalise muutujaga võib tulemuste arv oll lõpmatu.
What is the probability that my random variable is equal to 2?	Kui suur on tõenäolsus, et mu suvaline muutuja on võrdne 2?

Kuvage see leht Eesti keeles