Translation for "estimaattorien" to english

Estimaattorien

• estimators

Translation examples

estimators

Wolfowitz tuotettu työtä juokseva estimaattoreiden on Bernoulli-parametria, ja tulokset tehokkuuden, tiettyjen juokseva estimaattoreita.
Wolfowitz produced work on sequential estimators of a Bernoulli parameter, and results on the efficiency of certain sequential estimators.

Materiaali estimaattori Android päässä Laskettu Industries.
The Material Estimator for Android from Calculated Industries.

Ilmainen Vapaa kiinnitys estimaattori alkaen Blake T. Webber.
Free Free mortgage estimator from Blake T. Webber.

Reaaliaikainen baseball pitching tilastot piki nopeuden estimaattorin ja levätä hälytykset
Real-time baseball pitching stats with pitch speed estimator and rest alerts

Ilmainen Reaaliaikainen baseball pitching tilastot piki nopeuden estimaattorin ja levätä hälytykset
Free Real-time baseball pitching stats with pitch speed estimator and rest alerts

Datan määrän kasvaessa myös virheellisten mittausten tai poikkeavien havaintojen määrä kasvaa samaa vauhtia, mikä tuottaa virheen myös estimaattoreissa ja saaduissa joht
As the amount of data increases, the amount of erroneous measurements or deviating observations grows at the same rate, which also produces errors in the estimators, conclusions and analyses.

Toisessa ääripäässä, jos ehdotus on valmistaa ja markkinoida uutta ja untried tuote, niin kaikki luvut määriä, kustannukset, ja tulot ovat arvioita, jotka vaihtelevat luotettavuus, riippuen muun muassa taidot estimaattorien, tarkkuus markkinaennusteiden ja muutokset taloudellisessa ympäristössä ja kuluttajien makuun.
At the other extreme, if the proposal is to manufacture and market a new and untried product, then all figures relating to quantities, costs, and revenues are estimates which will vary in reliability, depending on such things as the skills of estimators, accuracy of m

Datasta tai isosta tietojoukosta voidaan laskea useita erilaisia estimaattoreita eli tunnuslukuja, jotka jollain tavalla kuvaavat tutkittua populaatiota tai auttavat ymmärtämään tutkittavaa ilmiötä, jota kerätty data ilmentää.
The data, or a large data set, can be used to calculate various different estimators, or key figures, that in some way describe the observed population or help to understand the observed phenomenon that the data is a representation of.

Estimaattorilla (estimator) tarkoitetaan estimoinnissa käytettävää otossuuretta.
Economists use the hedonic regression (HR) estimation method to calculate prices in art.

Estimaattori on tilastotieteessä ja ekonometriassa sääntö, jolla tilastollisesta aineistosta muodostetaan estimaatti eli arvio jollekin populaatioparametrille, eli luvulle, joka jollain tavalla kuvaa tutkittua populaatiota.
Confidence interval In statistics, a confidence interval or compatibility interval (CI) is a type of interval estimate, computed from the statistics of the observed data, that might contain the true value of an unknown population parameter.

Jos Θ on kompakti, f(x,Θ) on jatkuva jokaisessa pisteessä θ ∈ Θ {\displaystyle \theta \in \Theta } melkein kaikilla arvoilla x ja se on jokaisella θ:n arvolla x:n mitallinen funktio on olemassa sellainen dominoiva funktio d(x), että E < ∞, ja ‖ f ( x , θ ) ‖ ≤ d ( x ) kaikilla θ ∈ Θ . {\displaystyle \left\|f(x,\theta )\right\|\leq d(x)\quad {\text{kaikilla}}\ \theta \in \Theta .} Silloin E on jatkuva joukossa Θ, ja sup θ ∈ Θ ‖ 1 n ∑ i = 1 n f ( X i , θ ) − E ⁡ ‖ → a . s . 0. {\displaystyle \sup _{\theta \in \Theta }\left\|{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}f(X_{i},\theta )-\operatorname {E} \right\|{\xrightarrow {\mathrm {a.s.} }}\ 0.} Tulos on käyttökelpoinen laajojen estimaattorien luokan johtamisessa.
If Θ is compact, f(x,θ) is continuous at each θ ∈ Θ for almost all xs, and measurable function of x at each θ. there exists a dominating function d(x) such that E < ∞, and ‖ f ( x , θ ) ‖ ≤ d ( x ) for all θ ∈ Θ . {\displaystyle \left\|f(x,\theta )\right\|\leq d(x)\quad {\text{for all}}\ \theta \in \Theta .} Then E is continuous in θ, and sup θ ∈ Θ ‖ 1 n ∑ i = 1 n f ( X i , θ ) − E ⁡ ‖ → a . s . 0. {\displaystyle \sup _{\theta \in \Theta }\left\|{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}f(X_{i},\theta )-\operatorname {E} \right\|{\xrightarrow {\mathrm {a.s.} }}\ 0.} This result is useful to derive consistency of a large class of estimators (see Extremum estimator).