Translation of "normal density function" to Thai language:


  Examples (External sources, not reviewed)

Normal function.
ใช ได ปกต ..
So that's what the normal distribution, I guess the probability density function for the normal distribution looks like.
น นก ค อการกระจายต วแบบปกต , น นค อ หน าตาของฟ งก ช นความหนาแน นของความน าจะเป น สำหร บ การกระจายต วแบบปตก
So let's say the density in this volume that we care about, the density function is a function of x, y and z.
ง นสมม ต ว าความหนาแน นในปร มาตรน ท เราสนใจ, ความหนาแน นเป นฟ งก ช นของ x,y และ z
And so, what we defined, we defined a density function.
และด งน น, ส งท เราน ยาม, เราน ยามฟ งก ช นความหนาแน นข นมา
How do I figure this out using the probability density function?
ผมจะหาน โดยใช ฟ งก ช นความหนาแน นของ ความน าจะเป นได อย างไร?
And we did that by integrating this 3 variable density function this function of 3 variables.
และเราหาม นด วยการอ นท เกรตฟ งก ช นความหนาแน น 3 ต วแปร ฟ งก ช น 3 ต วแปรน
Let's start with a normal function of x.
ลองเร มด วยฟ งก ช นของ x ธรรมดาๆ ด
It'll actually be the integral from 4 and a half to 5 and a half of this probability density function or of this probably density function, the x.
ม นก ค ออ นท กร ลจาก 4.5 ถ ง 5.5 ของฟ งก ช นความหนาแน นของความน าจะเป น หร อ ฟ งก ช นความหนาแน นของโอกาส, x
Density
ความหนาแน น
Density
ความหนาแน น
Density
จำนวนเส นพร วไหว
But what the normal distribution is it's the continuous probability density function so it can tell us what's the probability of being 2.183 feet away?
แต การกระจายต วแบบต อเน อง ม นค อ ฟ งก ช นความหนาแน นของความน าจะเป นแบบต อเน อง แล วม นบอกเราได หร อไม ว า ความน าจะเป นท ห างออกไป 2.183 ฟ ตพอด เป นเท าไหร ?
When you actually use the Excel normal distribution function,
เม อค ณใช ฟ งก ช นการกระจายต วปกต จากเอกเซล,
But it's a probability density function just like we studies the Poisson distribution.
ม นก ค อฟ งก ช นความหนาแน นของความน าจะเป น อย างท เราเร ยน การกระจายต วแบบป วซอง
So if I know the standard deviation so this is my standard deviation of just my original probability density function, this is the mean of my original probability density function.
ถ าผมร ค าเบ ยงเบนมาตรฐาน น ค อค าเบ ยงเบน มาตรฐาน ของฟ งก ช นความหนาแน นของความน าจะเป นเด ม น ค อค าเฉล ยของฟ งก ช นความหนาแน น
This tells you the height of the normal distribution function.
น บอกค ณถ งความส งของฟ งก ช น กระจายต วแบบปกต
like a p is what you normally use in physics for density so its density is a function of x, y, and z.
ต ว p ค อ ส งท ค ณม กใช ในฟ ส กส แทนความหนาแน น ด งน น ความหนาแน นเป นฟ งก ช นของ x, y ก บ z
Initial density
ความหนาแน นอน ภาพ
Mesh density
ความหนาแน นของโครงร าง
Glyph density
ความหนาแน นของโครงร าง
Particle density
ความหนาแน นอน ภาพ
X Density
Pixels Per Inch
Toner Density
ความเข มของหม ก
Print Density
ความหนาแน นในการพ มพ
Translations Density
Translations
Bone density?
กระด กแข ง?
So it's the area from minus infinity to x of our probability density function.
ม นก ค อพ นท จากลบอน นต ถ ง x ของ ฟ งก ช นความหนาแน นของความน าจะเป น
So let's say that its density is a variable function of x, y, and z.
สมม ต ว าความหนาแน นม นเป นฟ งก ช นข นอย ก บ x,y และ z
Infinite mass density.
ท ความหนาแน นมวลอน นต
A maximum density?
ความหนาแน นส งส ดล ะ เท าไร?
So you can do this in theory with a discrete or a continuous probability density function.
ในทางทฤษฎ ค ณสามารถใช ฟ งก ช นความหนาแน นของ ความน าจะเป นแบบต อเน องหร อไม ต อเน องก ได
So, the density was that our density function is defined to be x, y, and z, and we wanted to figure out the mass of this volume.
แล ว, ความหนาแน น ค อ ฟ งก ช นความหนาแน นเรา เป น x,y ก บ z, และเราอยากหา มวลของปร มาตรน
In fact, our standard deviation became smaller than our original population distribution or original probability density function.
ท จร ง, ค าเบ ยงเบนมาตรฐานจะน อยกว า ของการกระจายต วประชากรเด ม หร อฟ งก ช นความหนาแน น ของความน าจะเป นเด ม
0 density, 1 distribution
ค าเบ ยงเบนมาตรฐาน
Black ink density adjustment.
การปร บความเข มของหม กดำ

 

Related searches: Standard Normal Density Function - Normal Density Function - Probability Density Function - P Density Function - Power Density Function - Of The Density Function. - Restore The Normal Function - Back To Normal Function - Continue To Function As Normal - Normal Distribution Function -