First, he'd count the size of the sample space.
Önce, örnek uzayı hesaplamamız gerekiyor.
Knows how to model the sample space in an experiment
Bir deneyde örnek uzayı nasıl modelleyeceğini bilir.
Finally, there is a principled philosophical objection against the objectivity of frequentist evidence: the sample space dependence.
Son olarak, delillerin sıklıkçı yorumunun tarafsızlığına karşı, ilkeli bir felsefi itiraz vardır: örnek uzay bağımlılığı.
First, he counts all possible outcomes - known as the 'sample space.'
Önce, bütün olası sonuçları sayıyor; biz buna "örnek uzay" diyoruz...
The collection of all possible results is called the sample space of the experiment, sometimes denoted as Ω {\displaystyle \Omega}.
Herhangi bir set Ω {\displaystyle \Omega} verilsin ve bu örneklem uzayı olarak da anılmaktadır.
Random experiment, sample space and event. Mutually exclusive events, collectively exhaustive events. Probability calculus, independent events and conditional probability.
Olasılık. Rassal deney, örneklem uzayı ve olay. Birbiriyle bağdaşmaz olaylar, bütünü kapsayıcı olaylar. Olasılık hesaplama, bağımsız olaylar ve koşullu olasılık. Toplam olasılık yasası. Olasılık dağılımları.
Therefore, the sample space of this experiment is S = {H, T}.
Öyleyse bu deneyin örnek uzayı S= olacaktır.
For example, if X is a real-valued random variable defined on the sample space Ω, the event
Örneğin X Ω örnek uzayı üzerinde tanımlı gerçel değerli bir rassal değişken ise
The sample space for this experiment is
Bu deney için örnek uzay
Written exam explain the concept of probability space, probability measures, sample space, algebra of events; s-algebra of events.
Değerlendirme Tipi Yazılı sınav olasılık uzayı ve olasılık ölçüsü, örnek uzayı, örnek uzayın alt kümeleri ve onların doğurduğu sigma-cebir konularını izah eder.
For example in the experiment of tossing two coins, a sample space is S={HH, HT, TH, TT}
Örnek Bir paranın iki kez atılması deneyinde örnek uzay S={YY, YT, TY, TT} dir.
Basic topics in probability theory; sample space, combinatorics, Bayes theorem and conditional probability.
Olasılık (Probability) Olasılık kuramında temel konular; örnek uzayı, kombinatorik, Bayes teoremi ve koşullu olasılık.
Basic Concepts: Stochastic process, sample space, event, certain event, impossible event; Basic operations on events; Probability Models in Discrete Sample Spaces; Traditional Probability Model
Temel Kavramlar: Stokastik süreç, örnek uzayı, olay, kesin olay, imkansız olay; Olaylar üzerinde temel işlemler; Ayrık Örnek Uzayında olasılık modelleri; geleneksel olasılık modeli