НОРМАЛЬНОГО РОЗПОДІЛУ - переклад на Англійською

• normal distribution
• gaussian distribution

Приклади вживання Нормального розподілу Українська мовою та їх переклад на Англійською

Точна форма нормального розподілу(характерна"дзвонувата крива")
The exact shape of the normal distribution(the characteristic of the„bell curve“)

Точна форма нормального розподілу(характерна"дзвонувата крива")
The exact shape of the normal distribution(the characteristic"bell curve")

для оцінки стандартного відхилення нормального розподілу, потрібно помножити його на фактор.
to estimate the standard deviation of the normal distribution, one must multiply it by the factor.

Вона також виправдовує застосування апроксимації для великих статистичних вибірок до нормального розподілу у контрольованих експериментах.
The CLT also justifies the approximation of large-sample statistics to the normal distribution in controlled experiments.

щільність нормального розподілу, статистичні атрибути, база даних, тектонічне районування.
the density of the normal distribution, statistical attributes database, tectonic zoning.

для[[Нормальний розподіл|нормального розподілу]].
for a theoretical distribution, such as the normal distribution.

Насправді все, що потрібно, це невеликі зміни в змінних в гауссова інтеграл для обчислення нормировочной постійної нормального розподілу.
In fact, all it takes is slight changes in variables in the Gaussian integral to compute the normalizing constant of the normal distribution.

ми бачимо криву нормального розподілу.
we see what is called a normal distribution curve.

Ще один спосіб подолати закон нормального розподілу- уважно прочитати інструкцію з безпеки
Another way to overcome the law of normal distribution- carefully read the safety instructions

дисперсія для приблизно нормального розподілу X є np
variance for the approximately normal distribution of X are np

Цю функцію можна використовувати для обчислення двовимірних ймовірностей нормального розподілу[1][2],, і далі- для обчислення багатовимірних ймовірностей нормального розподілу[3]. Вона також часто зустрічається в різних інтегралах, в яких використовуються функції Гауса.
This function can be used to calculate bivariate normal distribution probabilities[2][3] and, from there, in the calculation of multivariate normal distribution probabilities.[4] It also frequently appears in various integrals involving Gaussian functions.

або неперервними(зазвичай з нормального розподілу).
or continuous(typically from a Gaussian distribution).

Для нормального розподілу, незміщена оцінка задається як s/c4, де коефіцієнт поправки(який залежить від N) визначено за допомогою Гамма-функції, і дорівнює.
For the normal distribution, an unbiased estimator is given by s/c4, where the correction factor(which depends on N) is given in terms of the Gamma function, and equals.

розподіл зводиться до одновимірного нормального розподілу, і відстань Махаланобіса зводиться до абсолютного значення стандартної оцінки[en].
when k= 1{\displaystyle k=1}, the distribution reduces to a univariate normal distribution and the Mahalanobis distance reduces to the absolute value of the standard score.

Щоб подолати цей закон нормального розподілу, у тебе повинен бути план, що ти будеш робити у випадку катастрофи,
To overcome this law of normal distribution, you should have a plan for what you will do in the event of a disaster,

Можна стандартизувати статистичні похибки(особливо нормального розподілу) за z-балом[en](або«стандартним балом»),
One can standardize statistical errors(especially of a normal distribution) in a z-score(or"standard score"),

Можна стандартизувати статистичні похибки(особливо нормального розподілу) за z-балом[en](або«стандартним балом»),
One can standardize statistical errors(especially of a normal distribution) in a z-score(or"standard score"),

Тоді як розподіл використовується для наближення можливо нормального розподілу, що не завжди так, то, як варіант,
While the distribution used for the approximation might be a normal distribution, this is not always so

використання N- 1. 5(для нормального розподілу) майже повністю усуває зміщення.
while using N- 1.5(for the normal distribution) almost completely eliminates bias.

рідше за всіх можуть подолати закон нормального розподілу.
least of all can overcome the law of normal distribution.