Translation of "sampling variance" to Japanese language:


  Dictionary English-Japanese

Sampling - translation : Sampling variance - translation : Variance - translation :

  Examples (External sources, not reviewed)

Sampling frequency
サンプリングレート
Sampling Rate
サンプリングレート
Sampling Rates
サンプリングレート
Variance
許容誤差
Variance
頂点の数
Variance
分散
So if there's a lot of variance in the population, then most likely we'll have more of sampling error than if there's a small degree of variance in the population.
母集団に分散が少ししか無い場合と比較してより大きなサンプリング誤差を 得やすいでしょう それらが全体的なサンプリング誤差を得る為に使う
Sampling error clearly depends on the size of the sample so, and, but also the degree of variance in the population.
母集団の分散の度合いにも依存します だからもしたくさんの分散が母集団にあれば
More variance allowed for more co variance.
以上から 相関関係を見る時の私からの何か条かの注意文が作れます
position variance
PropertyName
angle variance
PropertyName
velocity variance
PropertyName
angularVelocity variance
PropertyName
acceleration variance
PropertyName
angularAcceleration variance
PropertyName
force variance
PropertyName
torque variance
PropertyName
mass variance
PropertyName
inertia variance
PropertyName
momentum variance
PropertyName
Stiffness variance
PropertyName
Damping variance
PropertyName
Position1 variance
PropertyName
Variance 2
頂点の数
Field variance?
フィールド分散
One is for down sampling.
例えば5 000 5 000画素の 超高解像度の画像があり
And now I have a variance co variance matrix.
対角成分には分散が 非対角成分には共分散
angular momentum variance
PropertyName
kinetic energy variance
ObjectClass
Potential depth variance
PropertyName
Gravitation constant variance
ObjectClass
Weight constant variance
ObjectClass
Rest length variance
PropertyName
Current length variance
PropertyName
Calculated estimate variance
計算された見積もりの差異
Right, that's sampling error. And how much sampling error we expect on average is standard error.
標準誤差 そしてどんな統計量に対しても標準誤差を計算出来ます
That is variance explained and variance that is not explained.
Yの分散をカテゴリ分けする時の基本的な方法です
Probably not because of sampling error. Right?
ある程度はぶれがあるかもしれない でもそれは信頼性の無い相関関係だ というほど
But there's a problem with rejection sampling.
条件の起きる確率が低いと 多くのサンプルを棄却することになるのです
Well, remember, when we talked about sampling.
私が実験を繰り返し繰り返し行うと
Local position 1 variance
PropertyName
Local position 2 variance
PropertyName
Spring tension force variance
ObjectClass
What is its variance?
これはデータ標本が2つの時と考え方は同じです
I got using the normal variance formula to get the actual variance?
ここにあなたの答えを入力してください

 

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