バイアスは - 英語 への翻訳

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日本語 での バイアスは の使用例とその 英語 への翻訳

バイアスは下の方が弱くなっていますが、それ以上のものが必要です。
The bias turns more bearish below, but it needs more.

件の試験中、3件のバイアスは低リスクと判断しました。
Of the six trials, we judged three to be at low risk of bias.

実際に、こうしたバイアスは、小さい数の法則に対する思い込みから生じます。
Indeed, such a bias arises out of the belief in the law of small numbers.

真実に向けたバイアスは、ニュースフィードにとって不可能なゴールではない」と彼は書いています。
A bias towards truth isn't an impossible goal for News Feed," he wrote.

このバイアスは、オレンジ色の線と無条件の真の期待値50%との垂直距離として定量化が可能です。
The bias can be quantified as the vertical distance between the orange line and the true unconditional expectation, 50%.

これは、右半球の処理を表すと考えられ、空間の右側へのバイアスは左半球の処理を表すと考えられます。
This is thought to represent right hemisphere processing while a bias to the right side of space is thought to represent left hemisphere processing.

選択した2件の試験は検出力不足でバイアスは高リスクであった。
The three included trials were underpowered and had a high risk of bias.

多くの場合、文化的バイアスは目立たずほとんど目に見えませんが、何年も後に先見の明、認識そして共感が驚くほど欠如していたということが露見するのです。
Often, cultural bias is quiet and nearly invisible, but years later is exposed by a startling lack of foresight, awareness and empathy.

バイアスはたいていの場合、「何をすべきかわかっていなくても、何か行動すべきだ」という感覚に基づく感情面の反応である。
Action bias is usually an emotional reaction based on the feeling that“I have to do something” even if I don't know what to do.

不合理、過信などの行動的バイアスは、人はなぜ賭けをするのかの説明にはなるかもしれませんが、人がどのように賭けるかをコントロールできるとは限りません。
While irrationality, overconfidence and other behavioural biases may explain why we bet, it doesn't necessarily mean they can control how we bet.

例えば、アクション／オミッションのバイアスは、ポートフォリオを変える（アクション）か変えないか（オミッション）と考えている投資家の判断に影響を与えます。
For example, the action/omission bias might affect the decision of investors whether to change their portfolio(action) or not(inaction).

子供の予防接種の副作用に関する誤解から、情報機関による分析のミスまで、意思決定におけるバイアスは、ビジネス、社会政策、医療、法律、教育、そして私生活にさまざまな問題をもたらしている。
From misguided beliefs about the side effects of vaccinating our children, to failures in analysis by our intelligence community, biases in decision making contribute to problems in business, public policy, medicine, law, education, and private life.

それはイタリア語ヤンキース白人紳士を戦って指示されると人種バイアスは、厳格な電源になり、豊かな土壌、百万16本物の北部カスタムバプテストから最高の一般的な生命保険を主張しました。
Racial bias will be a strict supply, when it is directing fighting italian language yankee caucasian gents, alleged rich soil, highest common life insurance policy genuine from 16 million part northern Baptist custom.

私は私たちのバイアスが多様性と社会的包摂に関する私たちの考えをどれほど曇らせるかに焦点を当ててきたが、私たちの道徳的バイアスはそれ以上のものだ。
I have mostly concentrated on how our biases cloud our thinking about diversity and inclusion, but our moral biases are farther reaching than that.

いずれの場合も、バイアスは非反転入力に与えられ、フィードバックによって反転入力が同じバイアスを受け取り、ユニティDCゲインも同じ電圧に出力をバイアスします。
In both cases, bias is provided at the noninverting input, feedback causes the inverting input to assume the same bias, and unity dc gain also biases the output to the same voltage.

ケースコントロール研究およびコホート研究により、スクリーニングの有効性について間接的な証拠が得られるが、これらの実施において選択バイアスおよび健常志願者バイアスは一般的な問題である。
Case-control and cohort studies provide indirect evidence for the effectiveness of screening, but selection bias and healthy volunteer bias are common problems in their conduct.

人生の質を過大評価することと過小評価することはどちらも可能ですが、様々な認知バイアスの経験的証拠、特に楽観主義のバイアスは、過大評価がより一般的な誤りであることを示しているのです。
Both overestimation and underestimation of life's quality are possible, but empirical evidence of various cognitive biases, most importantly an optimism bias, suggests that overestimation is the more common error.

時32分には親友のブライアン・トリブルによってプリンスジョージズ郡の救急サービスに救急通報がなされたが、バイアスは意識不明で呼吸がなかった。
At 6:32 AM, when the 911 call to Prince George's County emergency services was made by Brian Tribble, Bias was unconscious and not breathing.

子供の予防接種の副作用に関する誤解から、情報機関による分析のミスまで、意思決定におけるバイアスは、ビジネス、社会政策、医療、法律、教育、そして私生活にさまざまな問題をもたらしている。
From failures of intelligence analysis to misguided beliefs about vaccinations, biased judgment and decision making contributes to problems in policy, business, medicine, law, education, and private life.

問題は、どの国を取り上げるのかではなく、むしろ、データ入手の関係上いくつの国を分析できるか、サンプルにバイアスはないか、という点だろう。
The important question is not which countries should be selected but rather how many countries with readily available data can be analyzed and whether or not the samples are biased.