確率密度 - 英語 への翻訳

• probability density

日本語 での 確率密度 の使用例とその 英語 への翻訳

通常の確率密度関数--ないです。配布正規分布-しばしばだが、実際に把握する確率、みましょうと言う間の方法。
If p of x is our probability density function-- doesn't have to be a normal distribution although it often is a normal distribution-- the way you actually figure out the probability, let's say between 4 and a half and 5 and half.

同様に、i<jであるとき、2つの順序統計量Ui<Ujの同時確率密度関数は次のようになることが示せる。
Similarly, for i< j, the joint probability density function of the two order statistics Ui< Uj can be shown to be.

実数直線全体で確率密度関数（PDF）が正である場合（正規PDFなど）、p=0またはp=1のときはICDFは定義されません。
When the probability distribution function(PDF) is positive for the entire real number line(for example, the normal PDF), the ICDF is not defined for either p= 0 or p= 1.

確率密度関数（PDF）が実数行全体（通常のPDFなど）で正の場合、逆累積分布関数はp=0またはp=1のどちらでも定義されません。
When the probability distribution function(PDF) is positive for the entire real number line(for example, the normal PDF), the ICDF is not defined for either p= 0 or p= 1.

回帰問題：Y=F(X；A)+ErrorにおいてYの確率（密度）関数P(X；A)与えて、最尤法によりパラメータA1、A2、…を求めます。
For the regression problem: Y=F(X；A)+ error with the probability(density) function P(X;A) for Y is given, parameters, A1, A2,….

関数p(x)は確率密度関数と呼ばれる。
The function p(x) is called a probability density.

BETADIST()関数は累積ベータ確率密度関数の値を返します。
The BETADIST() function returns the cumulative beta probability density function.

確率密度関数は、1を超えることがある。
Notice that the probability density exceeds 1.

JMPの「一変量の分布」には、ヒストグラムに対する確率密度関数のあてはめも以前からサポートされていた。
The univariate distribution in JMP has traditionally been supported with the application of the probability density function to histograms.

確率密度関数は、確率変数の値において高い確率と低い確率の領域を識別するために役立ちます。
The probability density function helps identify regions of higher and lower probabilities for values of a random variable.

確率密度関数ｆ（ｔ）は、単位時間当たりの故障数です。
The probability density function(f(t)) is the probability of failure in a small interval per unit time.

この形式の確率密度関数は、最小値のモデル化に適しています。
This form of the probability density function is suitable for modeling the minimum value.

任意時間スライスにおける過程の確率密度関数はポアソン分布に従う。
The probability density function of the process at any time slice t is Poisson distributed.

F分布F(d1,d2)に従う確率変数の確率密度関数は：。
The probability density function of an F(d1, d2) distributed random variable is given by.

フィッシャートランスフォームは、価格を正規化することによってトレーダーがほぼガウス確率密度関数を作成することを可能にします。
The Fisher Transform enables traders to create a nearly Gaussian probability density function by normalizing prices.

各周波数が1サイクルに1回だけ生成されるため、上述の三角分布と同様、確率密度関数は一様になります。
Becuause each frequency occurs only once per cycle, its probability density function is also uniform, like the triangle distribution shown above.

確率とは異なり、確率密度関数は1より大きな値を取ることができる。
Unlike a probability, a probability density function can take on values greater than one.

しかし、この公式はXがルベーグ測度に関する確率密度函数を持たないときには意味を成さない。
But this formula does not work if X does not have a probability density function with respect to Lebesgue measure.

そのような確率変数は確率密度関数または確率質量関数で記述できない。
Such random variables cannot be described by a probability density or a probability mass function.

確率密度関数:この関数は，累積分布関数を計算するために統合する関数である．これは密度を持つ変数の場合に有効である（これはXLSTATが提供するすべての分布に当てはまる）．。
The probability density function: This function is the function to integrate to calculate the cumulative distribution function, which is valid for the case of variables with density(which is true for all distributions proposed by XLSTAT).