Translation of "probability function" to Thai language:

Dictionary English-Thai

Keywords : ฟังก์ชั่น การทำงานของ การทำงาน ทำหน้าที่ หน้าที่ ความน่าจะเป็น ความเป็นไปได้ มีแนวโน้ม โอกาส คณิตศาสตร์

Examples (External sources, not reviewed)

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
But that's my discreet probability distribution function.	แต น นค อฟ งก ช นการกระจายต วของความน าจะเป น แบบไม ต อเน องของผม
So let's say I have a discreet probability distribution function.	ง นสมม ต ว าผมม ฟ งก ช นการกระจายต วของความน าจะเป น แบบไม ต อเน อง
Five samples from this probability distribution function, plotted it right there.	ต วอย าง 5 ค าจากฟ งก ช นการกระจายต ว ความน าจะเป น, พลอตม นตรงน
How do I figure this out using the probability density function?	ผมจะหาน โดยใช ฟ งก ช นความหนาแน นของ ความน าจะเป นได อย างไร?
Instead, it can be described as a probability function around the nucleus.	ตรงก นข าม เราสามารถอธ บายการเคล อนท ของอ เล กตรอน รอบน วเคล ยสได ด วยฟ งก ช นความน าจะเป น
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
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
In fact in real life, we seldom know the pure probability generating function.	ท จร ง ในช ว ตจร ง, เราม กร ฟ งก ช นท สร างความน าจะเป น ข นมาท งหมดได ยากมาก
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
While an orbital is actually a mathematical probability function that tells us where we're	แต สำหร บออร บ ทอล จร ง ๆ แล วเป นฟ งก ช นทางคณ ตศาสตร ของ ความน าจะเป น
It's actually going to generate the random numbers according to this probability distribution function.	ม นจะสร างต วเลขส มข นมา ตาม ฟ งก ช นการกระจายต วของความน าจะเป นน
The normal distribution function is a continuous probability distribution so it's a continuous curve.	ฟ งก ช นการกระจายต วปกต เป นการกระจายต วของความน าจะเป น แบบปกต ม นจ งเป นเส นโค งต อเน อง
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 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 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 ?
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
But since this is scores on a test, we know that it's actually a discrete probability function.	แต เน องจากน ค อคะแนนสอบ, เราร ว า ท จร งม นค อฟ งก ช นความน าจะเป นแบบไม ต อเน อง
Their probability	ต อความน าจะเป น
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
Function	การระบ พ ก ดตำแหน ง
Function	การตรวจสอบส ทธ
Function	การตรวจสอบส ทธ
Function	ฟ งก ช น
Function	เป ดแฟ ม
Function	ฟ งก ช น
Function...	ฟ งก ช 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
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 ?
Form is function. Form is function.	แท จร งแล วร ปแบบค อฟ งก ช น
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
Probability of failure	จำนวนแฟ มท เคยเร ยกใช

แสดงหน้านี้เป็นภาษาไทย