Translation of "so so p " to Japanese language:


  Examples (External sources, not reviewed)

So our variance is p times 1 minus p.
そして 次の段階として
So p is equal to 1,200.
これを理解するいくつかの合理的に派手な数学だった
Then you pay a monthly payment of p, so minus p.
これは 1 ヶ月の終わりです
So it's going to be p squared.
そして p掛ける (1 p) 2は何でしょうか
So plus p squared just like that.
さて すべて掛け合わせてみましょう
So what's the first derivative of p?
定数項は 0で プラス
So what is p prime of 0?
0での導関数は何ですか
So this is P of x,y.
これは P x y です そしてこれは Q x y です
So this right here becomes, you have this p right over here, so this is equal to p.
まず ここにpが来ます そして p 2と 2p 2を足して
So, how do we model each of these terms, p of X1, p of X2, and so on.
p(x1) p(x2)などを どうモデリングするのでしょうか どうやるかというと
So the sentence not P is true when P is false and false when P is true.
PとQが両方とも真の時PかつQが真 となり そうでなければ偽になります
So p times 1 minus p, which is a pretty neat, clean formula.
よって 分散はp (1 p)です
So a p orbital is that dumbbell shape.
2つとも 描きますよ まず一つ目のp軌道
So one of his p orbitals right there.
こんな感じに
So there's 1 minus p probability of getting 0, so times 0.
0を掛けます そして pの確率で1を得る
So we said that this is equal to e to the r, so p times this is equal to p.
これは pです 全ての時に pがあります
So now I want to say, I said, P amp P is Jane's book.
文字としての意味で と の両方を使っています
I'll say p, just so it makes sense, p is equal to the percentage off.
pは割引です どうしましょう
So I want you to program this in the IDE where there are three input parameters P⁰, P¹ and P².
これらの値は1 3になるはずです 事前確率は0 01になり
So, now I have a print P over here.
これを実行すると1 000個の粒子を得ますね
So let me write p is equal to mass
これは 直間的な定義ではないね
So a p orbital is just that dumbbell shape.
この二つをもっと近付けて描きます
P Cool nozzle positions, so on and so forth, those changes are all captured
自分自身にコメントを書き込むにしたい場合 私は単にフィード マシンを保持
So, that would be 12P 7 or P 7 12.
従ってp 7 12とすると1を出す確率は7 12で
So if I reborrow this, this becomes the new P.
それが新しい元金です こう書く事が出来ます
So, E would announce that strategy for some number P.
pの値の可能性は無限にあるので
So, P, that was a probability of max playing 1.
上が1 4で下が3 4となります
So let's add p to both sides and swap sides.
だからこの緑の p これのすべてになります
P might be an empty relation, so this is satisfiable.
あるモデルでは真となりますが すべてのモデルで真とはならないからです
P ... P ...?
P ...?
So if you want to have a constant string that reads, P amp P is Jane's book.
を使うとPythonは混乱してしまいます 文中に使われているからです
So the only case that's true for both P and P implies Q is the fourth case.
次にこちらの P Q の場合は P Qと同じです
So the 80 is p, and then a common notation is the 20 is 1 minus p.
20 は 1 p です もし成功するのが80 のチャンスなら
So this is going to be equal to 1 minus p.
0 pは pです
So the first good letter to use after I is p.
もちろんパラメータ名に 好きな名前を使うことができます
So let's take the partial of P with respect to y.
yに関してこの微分を取ると 2が得られます
So if P is.06, technically you should retain the null.
そして有意な結果だったとは主張出来ない しかし我々は自分の研究にすごく労力を注ぎ込み
So let me draw this guy's one of his p orbitals.
もうちょっと大きく描こうと思います なぜかは
So here, our two p orbitals are parallel to each other.
上の図では ここにsp3軌道があります
So this is a an s and that is a p.
混ぜると lt br gt こんな感じに lt br gt なります
So i think i've paid my p. o. His last visit.
最後は私書箱を通じて 支払いを済ませたよ
P of fair is one and so P of flips given fair is always going to be equal to
このコイン投げの確率は常に1となります なぜなら通常のコインを使ってでしか コイン投げは行われないからで
P. Sher... P. Shirley?
シャー... P. シャーレイ
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