PROBABILITY DISTRIBUTIONS - 日本語 への翻訳

• 確率分布

英語 での Probability distributions の使用例とその 日本語 への翻訳

In situations where the atmosphere is stable and predictable, the forecast probability distributions will be sharply peaked around specific values for the weather variables.
大気が安定で予測可能な状態では、予報確率分布は気象変数に対して特定の値で鋭いピークを示す。

Usually the ranges are normalized probability distributions, but this is not required or checked by jensenShannonDivergence.
通常、レンジとしては正規化された確率分布を表現したものを与えますが、これは必ずしもjensenShannonDivergenceの要求でもなくチェックもされません。

The standard normal distribution is one of the most important probability distributions in probability theory and statistics.
正規分布は確率論、統計学の理論で最も重要な確率分布です。

If we have two different probability distributions P(x) and Q(x) over the same random variable x, we can measure how different these two distributions are using the Kullback-Leibler(KL) divergence.
同じ確率変数xに対する２つの確率分布P(x)とQ(x)があるとき、これらの確率分布の距離をKullback-Leibler(KL)divergenceを使い評価できる。

Where H(P) and H(Q) are the entropies of the probability distributions P and Q, respectively, as described above.
式中、Ｈ（Ｐ）およびＨ（Ｑ）は、上述されたように、それぞれ、確率分布ＰおよびＱのエントロピーである。

During a What-If analysis, TopRank sees the probability distributions associated with these items and performs a smart sensitivity analysis using them, stepping through the range of the distribution while spacing the steps such that each interval encompasses equal amounts of probability..
仮説分析の処理中、TopRankはこれら要素に関連付けられた確率分布に基づいて、分布範囲内を均等確率の間隔でステップスルーすることにより、インテリジェントな感度分析を行います。

By contrast, when the atmosphere is chaotic and unpredictable, the forecast probability distributions will be broad and will encompass a range of specific outcomes.
一方、大気がカオス的で予測不可能な状態では、予報確率分布は広がり、起りうる幾つかの特定の状態を含むことになる。

Information theory provides a constructive criterion for setting up probability distributions on the basis of partial knowledge, and leads to a type of statistical inference which is called the maximum-entropy estimate.
情報理論は、部分的知識(partialknowledge)に基づいて確率分布を設定するための構成的尺度をもたらし、最大エントロピー推定と呼ばれる統計的推論の一つの型に導く。

I have described five standard probability distributions in this chapter, but sitting on my bookshelf I have a 45-chapter book called“Statistical Distributions” Evans, Hastings, and Peacock(2011) that lists a lot more than that.
本章では5つの確率分布を取り上げましたが，私の書棚には全45章からなる「統計分布」(Evans,Hastings,andPeacock2011)という書籍があり，そこにはこれをはるかに超える数の分布が説明されています。

Explore formulas, solve equations, and prove theorems Analyze mathematical functions and complex numbers Tackle linear and nonlinear optimization problems Solve integrals and differential equations Import your data or our load-on-demand curated data Analyze datasets of almost unlimited size with a variety of statistics operations and probability distributions Operate on matrices, strings, and data arrays Pre- and post-process image and signal data With Mathematica Student Edition.
式を詳しく調べ,方程式を解き,定理を証明する数学関数と複素数を分析する線形および非線形の最適化問題を解く積分および微分方程式を解く自分のデータや精選されたロードオンデマンドデータをインポートするさまざまな統計操作や確率分布を使ってどのような大きさのデータでも解析する行列,文字列,データ配列を操作する画像や信号データの前処理と後処理。

Table 1 Joint probability distribution of wave height and wave period(2015).
表1波高と周期の結合確率分布（2015年）。

It is the most important probability distribution in the field of statistics.
統計学で最も重要な確率分布。

The Cauchy distribution is an infinitely divisible probability distribution.
コーシー分布は無限分解可能な分布である。

Known as probability distribution function.
これはprobabilitydistributionfunctionの略です。

Now let's examine the probability distribution.
いま、確率の分布状態を見てみる。

Account the probability distribution of p values.
二項分布は確率pの値に依存すること。

This probability distribution is such that.
このような確率分布をしているのである。

Probability distribution of such a life.
このような確率分布をしているのである。

The probability distribution changes.
の確率分布が変化する。

What is the probability distribution of Y?
では、このｔはどういった確率分布になるでしょうか。