Translation of "nominal p value" to Japanese language:


  Dictionary English-Japanese

Nominal - translation : Value - translation :

  Examples (External sources, not reviewed)

Bitrate Nominal
名目ビットレート
Nominal Bitrate
標準ビットレート
This changes the value of p.
驚くことにqのも変更されます
Nominal interest rate
名目利率
Nominal to profile.
4 0 プロファイル
It also changed the value of p.
代入文にはpが含まれていませんが
Does that change the value of P?
変わります 私たちが書いた絵を思い出してください
That's what the P value stands for. And typically, if that P value, that probability, is less than.05.
こういうのです ヘイッ こいつは統計的に有意だぜ
We set the first value of p to equal its second value.
これによりp内の要素が変更されます
So we would get a very small p value, a probability value.
そこで 多分私の置いた仮定が間違いに違いない
Now, what value should E choose for P?
pのには無限の選択肢がありましたね
Please remember what that P value really means.
それは本当に条件付き確率です それはこの結果 またはこれらのデータを得る確率です
P of A is one value, for which we can derive P of not A.
P B でも同じです
The P value is a direct, is directly a function of the T value.
そしてTは 今見たように その式は 回帰係数 標準誤差 です
That means the value of p index i is this first element of the list p.
ループ本体ではその要素を表示します
The highest index is the value of len(p) 1.
ですから最後のインデックスをiが越えないようにする ループのテスト条件が必要になります
The mean, the expected value of this distribution, is p.
pのは このあたりに位置するでしょう
And technically speaking, that P value is a conditional probability.
条件付き確率です だからここの上の線は あなたの見ているP
Is people are confused about what the P value actually means.
だから 単純にそんな誤りは犯すな と言っておきます 私がプリンストンの生徒に訓練しようとしている事の一つには
If we did an assignment using p to change the value in the second position on p, that also changes the value the name q refers to.
pを使って代入を行うと 名前qが参照しているも変更されます pオブジェクトの一部である セルのの1つを変える代わりに
Our part's nominal outside diameter is 3.950
だから我々 直径にカット 3.95 インチに設定します
First we tried to increase p by our probing value, compute a new error for this new modified p.
修正したpに対する新たな誤差errを計算します 新たなerrがこれまでのbest errより いい場合2つのことを行います
In this problem, we take in a list p, and we want to return the greatest value in p.
リストは正の整数になります
We replace the value in position 2 of P with it's previous value plus 1, so that changes this value to 8.
するとこのが8に変更されます pとリストspyの両方が 同じオブジェクトを参照しています
And in associated P value, that's the Null Hypothesis Significance testing part.
それが教えてくれるのは これらの予測変数が
So the top line here says the P value that you see.
表します そしてこのPは研究で
Calculate the P value and see if it's significantly different from zero.
もしそうなら それは信頼性があるという事です OK?
The next statement evokes append on P, passing in the value 3.
appendでリストの末尾に要素を追加します
P ... P ...?
P ...?
Even though the assignment statement didn't include p, the fact that p and q refer to the same object means that it changed the value of p.
pとqは同じオブジェクトを参照しているので pの変数も変更されることになります 文字列を使用した場合は異なることを確認するために 文字列でこれを試してみましょう
Now we're reassigning what p points to to the original value of p, which is this, concatenated with the list 1.
これはリスト1に連結しています 新たなリストが作成されます プラス演算子がリストで実行されるためです
The question is to answer what is the value of len of P
つまりpのlenのは何になるでしょうか
Remember, you've got an infinite number of choices for any value for P.
もしEが右のよりも 左の方が大きくなるようなpを設定すれば
And how we get that from a low P value. But for now.
単純にこう結論づけておこう このより複雑なモデル
But, if we look over at the p value here, it is, significant.
そしてR 2を見ると 結果の指標の変動を
And this is the P value that you see reported in, in research.
報告されたです それは条件付き確率です
laugh . It's important though to remember that that's what the P value is.
大切な事です それはデータが帰無仮説を肯定する
P(A) Ʃ p(A B) p(B).
これは教科書に載っている方法で
And the sentences are P or not P, P and not P,
P Q P Q P Q Q P
So, now the value of P of the parameter here refers to that object.
そして代入を行います
We multiply the p value as before for the exact set off by pExact.
さらにpOvershootやpUndershootも pのに掛けます
Well, we calculate this P value based on where it falls, given the assumptions.
仮定のもとで計算する 技術的には P
But what if your P value is.06 and you said alpha is.05?
とっても惜しい
Then you're going to get a low p value just because you had big n.
ただnが大きいだけで 強い回帰係数が得られたからでは無く
So again, the p value that you see reported and the p value that you see in your r output is the probability of this outcome given the assumption that the null is true.
帰無仮説が真の時に この結果が出る確率です そしてここで 反対の推論は出来ない だからこうは言えない

 

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