Translation of "probability density function" to Thai language:


  Examples (External sources, not reviewed)

How do I figure this out using the probability density function?
ผมจะหาน โดยใช ฟ งก ช นความหนาแน นของ ความน าจะเป นได อย างไร?
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
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
It could be a discrete probability distribution or a continuous one, and we learned that that's a probability density function.
ม นอาจเป นการกระจายต วของความน าจะเป นแบบไม ต อเน อง หร อแบบต อเน อง และเราเร ยนไปว าน นค อ ฟ งก ช นความหนาแน นของความน าจะเป น
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
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
But in a continuous probability distribution or a continuous probability density function, you can't just say what is the probability of me getting a 5.
แต ในการกระจายต วความน าจะเป นแบบต อเน อง หร อ ฟ งก ช นความหนาแน นของความน าจะเป น, ค ณบอกไม ได ว า ความน าจะเป นท ผมได 5 เป นเท าไหร
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
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
I take 16 samples as described by this probability density function or 25 now, plot it down here.
ผมเอาต วอย าง 16 ค าตามท บรรยายด วยฟ งก ช นความหนาแน น ของความน าจะเป น หร อ 25 ค าตรงน , พลอตม นข างล างน
To figure that out what I did here is I took the value of the probability density function there.
ในการหาค าออกมา ส งท ผมทำตรงน ค อ ผมหาค า ฟ งก ช นความหนาแน นของความน าจะเป นตรงน
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 ?
This is our probability density function for Q1 and notice it really spikes close to 0 and that makes sense.
ของความน าจะเป นสำหร บ Q1 และส งเกตว าม นม ยอดแหลมใกล 0 และม นก ถ กล ว. ถ าค ณส มค าค าหน งจากการกระจายต วแบบปกต
So that's my probability distribution function.
น นค อฟ งก ช นการกระจายต วความน าจะเป นของผม
They just have a probability function.
เพราะการเคล อนท ของอ เล กตรอนเป นฟ งก ช นของความน าจะเป น
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
But that's my discreet probability distribution function.
แต น นค อฟ งก ช นการกระจายต วของความน าจะเป น แบบไม ต อเน องของผม
If someone gives you a probability density function or if they give you a little chart like this, you can immediately say, what's the probability of different events occurring?
ถ าม คนให ฟ งก ช นความหนาแน นของความน าจะเป น หร อถ าเขาให แผนภาพเล กๆ น ให ค ณ, ค ณก บอกได ท นท ว าความน าจะเป นท เหต การณ ต างๆ เก ดข นเป นเท าไหร ?
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
You know what the standard deviation means in general but this is the standard deviation of this distribution, which is a probability density function.
ค ณร ว า ค าเบ ยงมาตรฐานหมายถ งอะไรโดยท วไป แต น ค อค าเบ ยงเบนมาตรฐานของการกระจายต ว, ซ ง เป นฟ งก ช นความหนาแน นของความน าจะเป น
Density
ความหนาแน น
Density
ความหนาแน น
Density
จำนวนเส นพร วไหว
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?

 

Related searches: Probability Density Function - Probability Probability Plot - Probability Density - Probability Density Curve - Probability Function - Discrete Probability Function - Probability A Distribution Function - Standard Normal Density Function - Normal Density Function - P Density Function -