RANDOM VARIABLES in Ukrainian translation

• випадкових величин
• випадкові змінні
• випадкових змінних
• випадковими величинами
• випадкові величини
• випадковими змінними

Examples of using Random variables in English and their translations into Ukrainian

A Markov random field extends this property to two or more dimensions or to random variables defined for an interconnected network of items.
Марковське випадкове поле(англ. Markov random field) розширює цю властивість на два або більше вимірів, або на випадкові величини, визначені для мережі взаємозв'язаних елементів.

Several generalizations of mutual information to more than two random variables have been proposed,
Було запропоновано декілька узагальнень взаємної інформації для понад двох випадкових змінних, такі як повна кореляція

Two discrete random variables X and Y are independent if the joint probability mass function satisfies.
Дві дискретні випадкові змінні X{\displaystyle X} та Y{\displaystyle Y} є незалежними, якщо спільна функція маси ймовірності задовольняє.

where real-valued functions on the sample space Ω are real-valued random variables.
теорія ймовірності, де дійснозначні функції на просторі Ω- дійснозначні випадкові величини.

In the case of only two random variables, this is called a bivariate distribution, but the concept generalizes to any number of random variables, giving a multivariate distribution.
У випадку лише двох випадкових змінних це називається двови́мірним розпо́ділом, але це поняття узагальнюється на будь-яке число випадкових змінних, даючи багатови́мірний розпо́діл.

you might, you might expect these random variables to be independent of one another.
можна було б очікувати що ці випадкові змінні незалежні одна від одної.

Since independent random variables are always uncorrelated, the equation above holds in particular when the random variables X 1,….
Оскільки незалежні випадкові величини завжди є некорельованими, вищенаведене рівняння є дійсним зокрема для випадку, коли випадкові величини X 1,….

So, the birthday paradox says the following suppose I choose n random variables in our universe u.
Так, парадокс днів народжень складається з наступного: Припустимо, що я вибираю N випадкових змінних у нашому всесвіті U.

What we're going to see in this video is that random variables come in two varieties.
У цьому відео ми збираємося показати вам що дані випадкові змінні поділяються на два різновиди.

And I want to think together about whether you would classify them as discrete or continuous random variables.
І я волію аби ми поміркували разом про те чи могли б ми класифікувати їх як перервні чи неперервні випадкові змінні.

Sometimes the term is reserved for models with three or more levels of random variables;
Іноді цей термін резервують для моделей з трьома або більше шарами випадкових змінних;

It is not important if there is a speech about random variables in mathematician, registers of digital memory in technique or quantum systems in physics.
Не важливо, йде мова про випадкових величинах в математиці, регістрах цифрової пам'яті в техніці або в квантових системах у фізиці.

Nevertheless, because independent random variables are simpler to work with, this reparametrization can still be useful for proofs about properties of the Dirichlet distribution.
Проте, завдяки тому, що працювати з незалежними випадковими величинами простіше, це перетворення параметрів може бути корисно при доказі властивостей розподілу Діріхле.

Although, sometimes when you see it formally explained like this with the random variables and that it's a little bit confusing.
Проте, іноді коли ви бачите формальне пояснення цього, на зразок цього з випадковою змінною, то це трохи спантеличує.

Of a sequence of independent and identically distributed random variables X k{\displaystyle X_{k}} converges towards their common expectation μ{\displaystyle\mu}, provided that the expectation of| X k|.
Послідовності незалежних і однаково розподілених випадкових величин X k{\displaystyle X_{k}} збігається до їх спільного сподівання μ{\displaystyle \mu}, за умови що математичне сподівання| X k|.

They take values in some set v. Then we say that these random variables are independent if the probability that x= a,
Вони приймають значення у деякій множині v. Тоді ми кажемо, що ці випадкові змінні є незалежними якщо ймовірність

Whereas the pdf exists only for continuous random variables, the cdf exists for all random variables(including discrete random variables)
В той час як ФГІ існує лише для неперервних випадкових величин, КФР існує для всіх випадкових величин(в тому числі й для дискретних),

This is typically calculated by summing or integrating the joint probability distribution over Y. For discrete random variables, the marginal probability mass function can be written as Pr(X= x).
Він зазвичай обчислюється підсумовуванням або інтегруванням спільного розподілу за Y. Для дискретних випадкових змінних відособлену функцію маси ймовірності може бути записано як Pr(X= x).

The random variables U= a T X{\displaystyle U=a^{T}X}
Випадкові змінні U= a′ X{\displaystyle U=a'X}

correlated real-valued random variables each of which clusters around a mean value.
корельованих випадкових величин із дійсними значенням, кожна з яких скупчується довкола середнього значення.