Translation for "normaalijakaumalla" to english

Normaalijakaumalla

• a normal distribution
• with a normal distribution

Translation examples

a normal distribution

Tiettyjen lievien oletusten ollessa voimassa ja poimimalla riippumattomasti samasta jakaumasta suuri määrä satunnaismuuttujan arvoja, saadaan tulokseksi normaalijakauma riippumatta alkuperäisen jakauman muodosta.
The theorem states that the average of many independent and identically distributed random variables with finite variance tends towards a normal distribution irrespective of the distribution followed by the original random variables.

Tämä oletus voidaan perustella olettamalla, että korjaustermi itse asiassa on hyvin monien riippumattomien korjaustermien summa; vaikka yksittäiset korjaustermit sinänsä eivät olisikaan normaalisti jakauteet, keskeisen raja-arvolauseen perusteella niiden summaa voidaan kuitenkin approksimoida normaalijakaumalla.
This assumption can be justified by assuming that the error term is actually the sum of a large number of independent error terms; even if the individual error terms are not normally distributed, by the central limit theorem their sum can be well approximated by a normal distribution.

Jos funktio on normaalijakauman tiheysfunktion muotoinen eli f ( x ) = 1 σ 2 π e {\displaystyle f(x)={\frac {1}{\sigma {\sqrt {2\pi }}}}e^{\left}} , missä σ {\displaystyle \sigma } on hajontaluku ja μ {\displaystyle \mu } on odotusarvo, niin puoliarvoleveyden ja hajontaluvun välinen riippuvuus on F W H M = 2 2 ln ⁡ 2 σ ≈ 2 .
If the considered function is the density of a normal distribution of the form f ( x ) = 1 σ 2 π exp ⁡ {\displaystyle f(x)={\frac {1}{\sigma {\sqrt {2\pi }}}}\exp \left} where σ is the standard deviation and x0 is the expected value, then the relationship between FWHM and the standard deviation is F W H M = 2 2 ln ⁡ 2 σ ≈ 2.355 σ . {\displaystyle \mathrm {FWHM} =2{\sqrt {2\ln 2}}\;\sigma \approx 2.355\;\sigma .} The width does not depend on the expected value x0; it is invariant under translations.