Translation of "sample size estimation" to Japanese language:
Dictionary English-Japanese
Examples (External sources, not reviewed)
| Sample Size | サンプルサイズ |
| That's largely influenced by the sample size. | つまり サンプルの平均 の分布の分散は |
| Well, what is the size of our sample space? | ここには8つの可能な結果があります |
| First, he'd count the size of the sample space. | ２つのさいころでは |
| First, we'd figure out the size of the sample space. | ３つのさいころでは ６ ６ ６ ２１６です |
| Suppose you beta sample and we now increase the sample size N, will the size after confidence interval grow, shrink or stay the same? | 信頼区間の大きさは拡大する 縮小する 変わらない 3つの中から1つ選んでください |
| 36 total possible outcomes. The size of the sample space is 36. | なので 二つ同じ目が出る確率は 6つの同じ目が出る可能性 割る 36のサイコロを振る可能性があるので |
| Let's say we have a sample of size 1, 2 and 10. | コイン投げ1回の分散は0 25だと分かっていますが |
| As the sample size approaches infinity, the confidence interval width approaches 0. | それとも問題によって変わる 定数になるのでしょうか |
| Time estimation algorithm | 残り時間を計算するアルゴリズム |
| As the sample size approaches infinity, what happens to the confidence interval width? | 標本の大きさが無限大に近づくと 信頼区間の幅は0になるのでしょうか |
| It's called density estimation. | クラスタリングの手法のような |
| So, eight... this is possible outcomes, or the size of our sample space... possible outcomes. | そして どれだけの結果が この事象に関連づけられるでしょうか |
| Its value is beyond estimation. | 価値は想像以上です |
| So the variance in that distribution of sample means will be equal to the variance in the population divided by the size of the sample. | 母集団の分散をサンプルのサイズで割った物になります そしてそれがまさに標準誤差の見積りを得た元に |
| Sample | サンプル |
| And you solved the estimation problem. | 実際にこの問題を30行のコードで解決しました |
| One is it's said to be biased by N, that is it's biased by the sample size. | それがどうして成り立つのかはこの後すぐ見ていきます |
| What I know about this topic comes from a qualitative study with a sample size of two. | サンプル数２の定性的研究から学びました ここ数年 私は 二人の友だちが 自ら望む形で |
| Suppose you increase the sample size N, how would you expect the standard deviation of the sample to change will it grow, shrink or stay about the same? | 大きくなる 小さくなる 変わらないから選んでください |
| 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 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, first, the first term is estimation. | 見積術です ロイヤル フラッシュまでの |
| So what is the parameter estimation problem? | m個の手本データセットが |
| So standard error, how much sampling error do we expect on average, depends on the size of the sample, depends on how much variability we see in our sample. | それはサンプルのサイズに依存して 我々のサンプルがどれだけ変動が見られるかにも依存します これは一本道ですね 概念的には |
| 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 |
| So we don't have to worry about getting it exactly right if we're trying to estimate a sample size. | これを証明するためにp 0 5とp 0 6で もう一度計算してみましょう |
| In my estimation, he is an honest man. | 私の見たところではかれは正直者です |
| Pretty incredible, given our order of magnitude estimation. | これこそ10のパワーなのです |
| Next, lets take about the parameter estimation problem. | パラメータの推計問題とはなんだろう |
| 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 |
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