Covariance is a measure of linear relationship between the random variables.
Here, the random variables represent the labels of pixels or superpixels.
And then I generate my normal random variables.
Let X and Y be independent random variables.
And so here I've got my, my five normal random variables.
Así que aquí tengo mi, mis cinco variables aleatorias normales.
And let's start with an example that involves just three random variables.
Así que empecemos con un ejemplo que involucra sólo tres variables aleatorias.
This list of random variables either being discreet or continuous is non exhaustive.
Esta lista de variables aleatorias siendo discreto o continuo es no exhaustiva.
And, so that's one of our random variables.
Y, así esa es una de nuestras variables aleatorias.
So here I'm going to simulate some normal random variables.
Así que aquí voy a simular algunas variables aleatorias normales.
So, let me talk a little about continuous random variables.
Por lo tanto, permítanme hablar un poco sobre variables aleatorias continuas.
So there's we just have a linear combination of twelve random variables.
Así que hay que solo tenemos un lineal combinación de doce variables aleatorias.
Understanding the distribution function helps in analyzing random variables effectively.
Comprender la función de distribución ayuda a analizar variables aleatorias de manera efectiva.
The random variables are represented by nodes in the graph.
Las variables aleatorias se representan por nodos en el gráfico.