This research provides a quite complete description of this task both from the theoretical viewpoint and through intensive simulations, by using stochastic models that conceive signal as a dispersive source characterized for their spatial and temporal probability density functions.
Se provee una descripción bastante completa de este tópico desde el punto de vista teórico y a través de simulaciones intensivas, usando modelos estocásticos que conciben la señal como una fuente dispersiva caracterizada por sus funciones de densidad de probabilidad en los dominios de espacio y tiempo.
Presently, it provides individual values and probability density functions of the properties as a function of lithology, scale of observation, location, and geological environment.
Actualmente, provee valores individuales y funciones de densidad de probabilidad de las propiedades en función de la litología, la escala de observación, ubicación y medio geológico.
In, section three, we'ere going to talk about probability mass functions and probability density functions.
En la sección tres, we'ere va a hablar acerca de las funciones de masa de probabilidad y funciones de densidad de probabilidad.
This work treats the problem predicting of probability density functions, when you have a sample of density functions of a region with spatial continuity.
Este trabajo trata de la predicción de funciones de densidad de probabilidad, cuando se dispone de una muestra de funciones de densidad de una región con continuidad espacial.
These probability density functions have dimensions of probability times inverse speed; since probability is dimensionless, they can be expressed in units of seconds per meter.
Estas funciones de densidad de probabilidad tienen dimensiones de probabilidad por la inversa de la velocidad; dado que la probabilidad es adimensional, las mismas se expresan en unidades de segundos por metro.
and, again with the same hypotheses of invertibility of g, assuming also differentiability, we can find the relation between the probability density functions by differentiating both sides with respect to y, in order to obtain
y, trabajando de nuevo bajo las mismas hipótesis de invertibilidad de g y asumiendo además diferenciabilidad, podemos hallar la relación entre las funciones de densidad de probabilidad al diferenciar ambos términos respecto de y, obteniendo.
Firstly, probability density functions were defined for all model parameters.
Se definieron funciones de densidad de probabilidad para todos los parámetros del modelo y se asignaron sus valores para cada escenario.
A particular case of the analysis of functional data is given when the observed functions are probability density functions. They are also an example of compositional data of infinite dimensions.
Un caso particular del análisis de datos funcionales es cuando las funciones observadas son funciones de densidad de probabilidad, que son también un ejemplo de datos composicionales de dimensión infinita.
The second method involves computing the probability that the deviation from the expected value is as unlikely or more unlikely than the observed value, i.e. from a comparison of the probability density functions.
La probabilidad de que ocurra en nuestro ejemplo es 0.0437.El segundo método implica calcular la probabilidad de que la desviación del valor esperado sea tan improbable o más improbable que el valor observado, es decir, a partir de una comparación de las funciones de densidad de probabilidad.
The probability density functions of each parameter would have to directly solve transport equations of their joint probability density function (JPDF).
Las funciones de densidad de probabilidad de cada parámetro debían solucionar directamente las ecuaciones de transporte de su función de densidad de probabilidad conjunta (FDPC).
Five stages were considered to apply the methodology: data analysis; the L-Moments estimation; identification of homogeneous regions; fit of probability density functions (pdf) to observed data and estimation of quantile values; and finally, the developing and drawing of regionalized maps.
Se consideraron cinco etapas para aplicar esta metodología: análisis de datos, cálculo de los L-Moments, identificación de regiones homogéneas, ajuste de funciones de densidad de probabilidad (pdf) y cálculo de los cuantiles. Por último se construyeron mapas regionalizados de TMA.
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