Translation for "tiheysfunktiot" to english

Tiheysfunktiot

• pdfs
• density functions

Translation examples

density functions

Niinä keskeinen raja-arvolauseen voidaan tulkita koskevan näiden tiheysfunktioiden ominaisuuksia konvoluutiossa: tiheysfunktiojoukon konvoluutio lähestyy normaalijakaumaa, kun tiheysfunktioiden lukumäärä kasvaa rajatta.
Thus the central limit theorem can be interpreted as a statement about the properties of density functions under convolution: the convolution of a number of density functions tends to the normal density as the number of density functions increases without bound.

Jatkuvan satunnaismuuttujan tiheysfunktio on f X (x) {\displaystyle f_{X}(x)} ja tämän avulla määritellään satunnaismuuttujan odotusarvo
If the probability distribution of X {\displaystyle X} admits a probability density function f (x) {\displaystyle f(x)}, then the expected value can be computed as

Jatkuvien satunnaismuuttujien todennäköisyysfunktio on nimeltään tiheysfunktio, joka merkitään yleensä f ( x ) {\displaystyle f(x)} tai ϕ ( x ) {\displaystyle \phi (x)} (lue "fii").
The moment-generating function of a continuous probability density function ƒ(x) can be expressed as B { f } ( − s ) {\displaystyle {\mathcal {B}}\{f\}(-s)} .

Cauchy-jakauma on yksi harvoista vakaista jakaumista, joiden tiheysfunktio voidaan ilmaista analyyttisesti; muita sellaisia ovat normaalijakauma ja Lévyn jakauma.
It is one of the few distributions that is stable and has a probability density function that can be expressed analytically, the others being the normal distribution and the Lévy distribution.

Sen sijaan että satunnaismuuttujien summaa koskeva keskeinen raja-arvolause edellyttää äärellistä varianssia, vastaava lause niiden tulolle edellyttää, että tiheysfunktioiden neliöt ovat integroituvia.
Whereas the central limit theorem for sums of random variables requires the condition of finite variance, the corresponding theorem for products requires the corresponding condition that the density function be square-integrable.

Kvantti­mekaniikassa toden­näköisyyden neli­virta on analoginen sähkö­magneettiselle neli­virralle: J = ( ρ c , j ) {\displaystyle \mathbf {J} =(\rho c,\mathbf {j} )} missä ρ on aikakomponenttia vastaava toden­näköisyyden tiheysfunktio ja vektori 'j on toden­näköisyys­virta.
In quantum mechanics, the four-probability current or probability four-current is analogous to the electromagnetic four-current: J = ( ρ c , j ) {\displaystyle \mathbf {J} =(\rho c,\mathbf {j} )} where ρ is the probability density function corresponding to the time component, and j is the probability current vector.

Nyt integroimalla yhdistettyä tiheysfunktiota saamme: ∫ θ = 0 π 2 ∫ x = 0 m ( θ ) 4 t π d x d θ , {\displaystyle \int _{\theta =0}^{\frac {\pi }{2}}\int _{x=0}^{m(\theta )}{\frac {4}{t\pi }}\,dx\,d\theta ,} missä m ( θ ) {\displaystyle m(\theta )} on Minimi {\displaystyle t/2]} .
In this case, integrating the joint probability density function, we obtain: ∫ θ = 0 π 2 ∫ x = 0 m ( θ ) 4 t π d x d θ , {\displaystyle \int _{\theta =0}^{\frac {\pi }{2}}\int _{x=0}^{m(\theta )}{\frac {4}{t\pi }}\,dx\,d\theta ,} where m ( θ ) {\displaystyle m(\theta )} is the minimum between ( l / 2 ) cos ⁡ θ {\displaystyle (l/2)\cos \theta } and t / 2 {\displaystyle t/2} .