"値する P "の翻訳 英語に:


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値する - 翻訳 : 値する - 翻訳 :

  例 (レビューされていない外部ソース)

p 2 p 3になります この項の値は
This is going to be, this term right over here is going to be p squared minus p to the third.
だからt値 p値 Rスクエアは
So the percentage of variance explained is exactly the same.
pの値も変更されます
It will change that value to the new exclamation point.
pとqの値を出します
Now I have an assignment that introduces the new variable q and assigns p to that variable.
それぞれの値から算出できます P H S R P S R P H S R P S R
P of happiness given S and R times P of S and R, which is of course the product of those 2 because they are independent, plus P of happiness given not S R, probability of not as R plus P of H given S and not R times the probability of P of S and not R plus the last case,
次はpが指すものをpの元の値 つまりこの値に再び割り当てます
We know that p is a pointer to a list let's say it's 1, 2, and 3.
つまりEはpの数値を教えるのです
And that's called a mixed strategy.
pを0 8に設定すると値は0 096に下がります
You might remember for P 0.5 then you go to the truth table, you'll find the answer is 0.375.
1 pの値を別の値に修正してほしいのです
So all you're going to modify is the 1 p into something that if I give a probability p returns to me the probability of seeing heads twice in this coin that is the probability of heads.
pの2の位置にある値を以前の値 1に置き換えます
Then we do the assignment.
そしてpをqに代入します つまりこのリストのオブジェクトであるpの値が
Suppose we introduce the variable q.
リストpに0 1 2の値を代入します
So let's look at what happens in the Python interpreter.
p 1 pで p ( 2p) 2p 2で p p 2 p 3です
And then this term over here, this whole thing over here, is going to be plus p times 1 is p. p times negative 2p is negative 2p squared.
pの最初の値を2番目と同じ値に設定します
In this first procedure, there's only one line.
P P とPー です
Once again, based on this P, I'm going to start bringing in rules 1 and 2.
pの値は このあたりに位置するでしょう
The mean, the expected value of this distribution, is p.
仮定のもとで計算する 技術的には P値は
Well, we calculate this P value based on where it falls, given the assumptions.
極端な端においやります すると 低いP値を得る
And that puts you out in the extremes of the T distribution or that Z distribution.
この値を 3p 4 1 p つまり
This is 2P 3 P.
出力値から内部の状態変数の確率を 知りたいとします ベイズの定理から P z₁ x₁ P x₁ P z₁ となり この計算をすると正規化するための値は
Let's look at the measurement side, and suppose we wish to know the probability of an internal state variable given a specific measurement, and that by Bayes rule becomes P of Z1 given X1 times P of X1 over P of Z1.
P H R S P S と分解できます この式に数値を代入するとここは1 0 7で
We can factor P of H given R as P of H given R and S, sunny, times probability of sunny plus P of H given R and not sunny times the probability of not sunny.
さらにpOvershootやpUndershootも pの値に掛けます
We multiply the p value as before for the exact set off by pExact.
表します そしてこのP値は研究で
So the top line here says the P value that you see.
帰無仮説が真だとします それがP値の表す事です そして典型的にはP値が0.05以下なら
Given that the null hypothesis is true.
pの値の可能性は無限にあるので
So, E would announce that strategy for some number P.
P値を測定する それが有意に0と異なるか見る
We could observe a correlation.
対応するW値に比例する確率を持つpから 粒子をサンプリングしなければなりません 大きな値を持つpの粒子は
So, in the final step of the particle filter algorithm, we just have to sample particles from P with a probability that is proportional to its corresponding W value.
つまりpの値インデックスiは リストpのこの1つ目の要素になるということです
And i has the value of 0.
Pは0以上1以下の値です Xは複数の値をとることができます
Formally, we define a probability function to be P(X), and it's a value that is bounded below and above by 0 and 1.
思い出してください P値はT値の直接の関数です
Well, remember that the P value that we get, as I just showed you from the normal distribution.
ここにpの値をとりますが 1 pを返す関数を作ってみましょう
So as the first exercise, say this is the probability, let's print the probability of the inverse event.
sum listが行うのは入力リストpを用いた p内の合計数値の計算です
This should look familiar.
セットオフするため これまで同様pの値にpExactを掛けます
We're going to introduce the auxiliary variable s, which we build up in three different steps.
これによってpの値が変更されます
Now we have an assignment that stores in the value at position 0 of p the letter y.
31個の確率値があります このベイジアンネットワークが要する確率値は 10個だけです P A は1つの値であり そこからP not A を導くことができます
Whereas the joint distribution over any 5 variables requires 2 to the 5 minus 1, which is 31 probability values, the Bayes network over here only requires 10 such values.
pでappendを呼び出します そしてpにpの結果 リスト 4 5 を代入します さてこの3つの文を実行すると pのlenの値は何になるでしょうか
Then we use append, passing in 3 as the value to append, invoking append on the variable P, and then we have an assignment that assigns the P the result of P the list 4, 5.
p掛ける (p p)の1と p 2 pでp p (1 p)で 綺麗な式にまとまりました
And if you want to factor a p out of this, this is going to be equal to p times, if you take p divided p you get a 1, p square divided by p is p.
p 1はpです
So that cancels out.
0 pは pです
So this is going to be equal to 1 minus p.
平均 すなわち この分布の期待値はpです
So pretty straightforward.
ピンクの p を得るこの p プラス p 以上 1 プラス プラスです
Now let's add that pink p to both sides of this equation.
値の合計です さて 1 pが失敗の確率で
Well that's just the probability weighted sum of the values that this could take on.
S P P P またPが何もなしと 書き換えられるPythonコードです
It's that grammar of balanced parentheses.
P P とあります
Another way to think about that is let's say that we're in a particular state like this one
P Q P Q P Q Q P
And the sentences are P or not P, P and not P,

 

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