FACTORIAL - 日本語 への翻訳

• 階乗
• 要因
• factorial
• 因子

英語 での Factorial の使用例とその 日本語 への翻訳

They learn the permutation notation and they say, oh, that's n factorial over n minus k factorial, where n is the number of things I need to place and n minus the whole thing factorial.
オゥ、これは、階乗n割るn-k階乗、そしてnは、置く必要がある物の数、そしてn-全体の物の階乗と。

Seventy-four subjects with uncomplicated type 2 diabetes and dyslipidaemia were involved in a randomised double blind placebo-controlled 2×2 factorial intervention.
合併症のない2型糖尿病および脂質異常症の被験者74人を、無作為化二重盲検プラセボ対照2×2要因介入の対象とした。

Multiple Correspondence Analysis: It is now possible to use the Burt table as input as well to link categories of a variable on a factorial map. The above features and tools are available in all XLSTAT solutions.
多重コレスポンデンス分析:Burt表を入力として使用できるようになり、要因マップ上で変数のカテゴリをリンクできるようになりました。

The required flowchart has been shown in fig 3 Answer: Fig 3 Flowchart for computing factorial N Flowchart Example 4 A product assembly team in a gaming machine manufacturer were looking for ways of building the products more efficiently.
Fig3フローチャートNの階乗を計算するフローチャートの例4あるゲーム機のメーカーの製品組立チームはより効率的に製品を組み立てる方法を探しています。

The fact function calls itself with argument n-1 till the number becomes 1 and this is how factorial is calculated, that is multiplying the number by the factorial of one less than the number.
Fact関数は、数値が1になるまで引数n-1で自分自身を呼び出します。これが階乗の計算方法です。つまり、数値に1より小さい階乗を掛けます。

XLSTAT-Conjoint analysis software uses fractional factorial designs in order to generate profiles that will then be presented to respondents. When no design is available, XLSTAT-Conjoint uses algorithms to search for D-optimal designs.
XLSTAT-Conjointは，回答者に提示されるプロファイルを生成するために，一部実施要因計画（fractionalfactorialdesigns）を用いる．利用可能な計画がない場合，XLSTAT-Conjointは，D-最適計画を探索するアルゴリズムを使用する．。

To be able to use templates in this manner, the compiler must know the value of its parameters at compile time, which has the natural precondition that factorial< X>::value can only be used if X is known at compile time.
しかし、このようにテンプレートを使うには、テンプレートのパラメータの値がコンパイル時に判っていなければならず、Factorial<X>::valueはXがコンパイル時に決まっている場合にしか使えない。

A U.S. intergroup trial(CLB-9741[NCT00003088]) of 2,005 node-positive patients compared, in a 2× 2 factorial design, the use of concurrent AC followed by paclitaxel with sequential doxorubicin, paclitaxel, and cyclophosphamide given every 2 weeks with filgrastim or every 3 weeks.
要因デザインの米国のグループ間共同研究試験（CLB-9741[NCT00003088]）では、リンパ節転移陽性の患者2,005人において、ACの同時使用後のパクリタキセルとドキソルビシン、パクリタキセル、シクロホスファミドの逐次使用を、2週間ごとにフィルグラスチムとともに施行するかまたは3週間ごとに施行するかで比較した。

An Eastern Cooperative Oncology Group- led intergroup trial(E1199[NCT00004125]) involving 4,950 patients compared, in a factorial design, two schedules(weekly and every 3 weeks) of the two drugs(docetaxel vs. paclitaxel) after standard-dose AC chemotherapy given every 3 weeks.
EasternCooperativeOncologyGroupにより指揮されたグループ間共同研究試験（E1199[NCT00004125]）では4,950人の患者が対象にされ、3週間ごとに投与する標準用量のAC化学療法後、2剤（ドセタキセルvsパクリタキセル）の2つのスケジュール（週1回および3週間ごと）の要因デザインで比較された。

Calculates factorial(a!) of a.
Aの階乗(a!)を計算します。

Contrast weights in flexible factorial design with multiple groups of subjects.
ここは上述の”Contrastweightsinflexiblefactorialdesignwithmultiplegroupsofsubjects”に従って説明します。

Contrast weights in flexible factorial design with multiple groups of subjects.
根拠となっている資料として、”Contrastweightsinflexiblefactorialdesignwithmultiplegroupsofsubjects“を挙げます。

The Hillis algorithm. 10 factorial gives you that number.
ヒリスのアルゴリズム10の階乗でそんな数字になります。

Contrast weights in flexible factorial design with multiple groups of subjects.
上述のContrastweightsinflexiblefactorialdesignwithmultiplegroupsofsubjectsでとりあげられている状況と同じ状況です。

In general factorial designs are the most efficient for this type of study.
一般的に要因計画が、このタイプの調査に最も有効です。

This will calculate factorial of 1000(pretty big number) very fast.
この例は、1000の階乗(非常に大きな数です)を非常に高速に計算します。

Fractional factorial designs or D-optimal designs are used to generate the profiles.
一部実施要因計画またはD-最適計画が，プロファイルを生成するために用いられる．。

In mathematics, the factorial of a non-negative integer n, denoted by n!
数学では、nで示される非負の整数nの階乗！

Just as there were four factorial ways of arranging four people, there are 52 factorial ways of arranging 52 cards.
人が着席する際には４の階乗を計算したので52枚のカードを配置するには52の階乗を計算すればよいのです。

In full factorial designs, you perform an experimental run at every combination of the factor levels.
完全実施要因計画では、因子水準のあらゆる組み合わせで実験を行います。