To determine variance, we need the probability density function of the dataset.
A continuous density function is essential for analyzing smooth data trends.
A bivariate Gaussian probability density function centered at (0, 0), with covariance matrix [1.00, 0.50; 0.50, 1.00].
Двовимірна ґаусова функція густини ймовірності з центром в (0, 0) та коваріаційною матрицею [1.00, 0.50; 0.50, 1.00].
The probability density function helps us understand random variables in statistics.
Функція щільності ймовірності допомагає нам зрозуміти випадкові величини в статистиці.
Researchers often rely on the probability density function to interpret experimental results.
Дослідники часто покладаються на функцію щільності ймовірності для інтерпретації результатів експериментів.
You can visualize the data distribution using the probability density function graph.
Ви можете візуалізувати розподіл даних за допомогою графіка функції щільності ймовірності.
By examining the probability density function, we can predict future events better.
Аналізуючи функцію щільності ймовірності, ми можемо краще передбачати майбутні події.
Each random variable can have a unique probability density function associated with it.
Кожна випадкова величина може мати свою унікальну функцію щільності ймовірності.
To assess risks, we analyze the probability density function of potential outcomes.
Для оцінки ризиків ми аналізуємо функцію щільності ймовірності можливих результатів.
Each outcome's likelihood is illustrated by the probability density function in this chart.
Імовірність кожного результату на цій діаграмі показана за допомогою функції щільності ймовірності.
A bell curve is a common shape for the probability density function in statistics.
Крива нормального розподілу - це поширена форма функції щільності ймовірності в статистиці.
To find the expected value, we integrate the probability density function over its range.
Щоб знайти очікуване значення, ми інтегруємо функцію щільності ймовірності по її області визначення.