Translation of "non probability sample" to Japanese language:

Dictionary English-Japanese

Probability - translation :

Sample - translation :

Examples (External sources, not reviewed)

Sample format non available	サンプルフォーマットが使用不可能
There is a non zero probability for perfect and a non zero probability for storm.	従って非ゼロ確率です
We get our non normalized probability.	ここで0 0009と出ましたがこれら2つの値を確率に戻すには
My resulting probability will be 1 α of the non normalized probability.	これがまさにベイズの定理です
Hence, it will have a non zero probability.	正規化した後これは1になりこれは0になります
laugh Um, so what's the probability that I have a healthy sample, right?	健康ですよねすると私が103 度摂氏39.4度より
And the first probability histogram will encounter is this distribution of sample means.	どんなアイデアかというと想像してください私は外に出てワインの専門家をサンプリングしたとします
So dividing 0.0008, the non normalized probability, by 0.1007 gives us 0.0079.	答えは0 0079となります検査結果が出たあとにベイズの定理を適用して
The non normalized probability for the opposite event, the non cancerous event, given a positive test, is 0.999 times 0.1.	0 999 0 1で0 0999です
We can fix that, however, by assigning a probability to each sample and weighing them correctly.	重み付けをしないとなりません
What is the probability of randomly selecting a non blue marble from the bag?	では青くないビー玉を取り出す確率は何でしょうか　では鞄をここに描きますよ私たちはこれを
What is the probability of randomly selecting a non blue marble from the bag?	これらをかき混ぜてそのうちの一つを均等に取り出す確率があります
Sample	サンプル
And it's conditional probability table tells us that the probability is 50 for Cloudy, 50 for not Cloudy, and so we sample from that.	これを使ってサンプリングします乱数を生成した結果Cloudyが真だったとしましょう
Thrun For this question we will be exploring a little trick about non normalized probability.	Aが成立する時にX1とX2が成立し X3は成立しない確率の式から
We normalize this by the same expression plus the probability for the non spam case.	正規化します事前確率は5 8でSECRETは1 15
Always sample	常にサンプリング
Maximum sample	最大サンプリング
Sample rate	サンプリングレート
Sample Rate	サンプリングレート
Sample rate	サンプリングレート
Sample Size	サンプルサイズ
Sample rate	サンプリングレート
Sample Width	サンプル幅
Sample radius	サンプリング半径
Sample merged	パスを描画
So, in both cases, we compute the posterior probability non normalized by omitting the normalizer B.	そのあと数値を正規化することで本来の正しい確率に戻すことができます
Lets just go there. Here is the measurement probability function. There is something non trivial here.	まずpredicted measurements 次にガウス分布を計算します
For this sample, that means, we would say between the probability 0 and 1, we believe most likely the coin was biased and has a 0.754 probability.	確率は0 75なのでこのコインは偏っている可能性が高いと言えますそして信頼区間の幅が0 42であることは確実です
There's always a little fluctuation from sample to sample.	それがサンプリング誤差そしてアベレージではどの位のサンプリング誤差が予想されるかが
JS Sample Engine	Comment
Javascript Sample Engine	Name
Fourteen Segment Sample	Comment
Individual Digit Sample	Comment
Sample Tag 1	サンプルタグ 1
Sample Tag 2	サンプルタグ 2
Sample Tag 3	サンプルタグ 3Indicates whether or not a header label is visible
Sample standard deviation	標準偏差抽出Enter data
Sample Input layer	レイヤーをスケール
Sample Rotating Applet	Comment
What's our sample?	As I said, population was, we want to generalize to all children
If I have a healthy sample, what's the probability that I get somebody with a body temperature greater than 103?	体温の高い誰かを選ぶ確率は幾つでしょうあーこれはたぶん凄く稀ですよねつまりそれは普通の分布ではない
The non normalized probability according to Bayes Rule is obtained as follows the probability of observing H for the fair coin is 0.5, and the probability of having grabbed the fair coin is 0.5 as well.	細工のないコインに対する観察Hの確率は0 5で細工のないコインをつかんでいる確率も0 5です観察Hを前提とした細工されたコイン Fで表が出る非正規化確率は
I now multiply these 2 things together to get my non normalized probability of having cancer given the plus.	これら2つの値を乗算します乗算は可換性があるので
Recognized sample formats are	認識されるサンプルフォーマット

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