central limit theorem oor Sweeds

central limit theorem

naamwoord

(statistics and mathematics, singular only) The theorem that states that if the sum of independent identically distributed random variables has a finite variance, then it will be approximately normally distributed.

Vertalings in die woordeboek Engels - Sweeds

Centrala gränsvärdessatsen

theorem

voorbeelde

The non-Gaussianity family of ICA algorithms, motivated by the central limit theorem, uses kurtosis and negentropy.
Varianten av ICA för att maximera icke-Gaussiskheten motiveras av den centrala gränsvärdessatsen och använder kurtosis och negentropi.

Inspired by the harmonic-analytic research of Harald Cramér and Arne Beurling, Esseen examined the accuracy of the approximation to the normal distribution in the central limit theorem in the case of independent and identically distributed summands.
Inspirerad av Harald Cramér och Arne Beurling började han undersöka hur noggrann approximationen med normalfördelning i centrala gränsvärdessatsen är i fallet oberoende och likvärdigt fördelade termer.

Central limit theorem - Wikipédia
Centrala gränsvärdessatsen – Wikipedia

Martingale central limit theorem
Centrala gränsvärdessatsen

Central limit theorem - Wikipedia, the free encyclopedia
Centrala gränsvärdessatsen – Wikipedia

The central limit theorem.
Centrala gränsvärdessatsen.

Martingale central limit theorem - Wikipedia
Centrala gränsvärdessatsen – Wikipedia

The central limit theorems are theorems for probability theory.
Den centrala gränsvärdessatsen är en fundamental sats inom statistik.

Central limit theorem
Centrala gränsvärdessatsen

Central limit theorem and Law of large numbers.
Centrala gränsvärdessatsen och stora talens lag.

The algorithm is also furnished with a number of convergence results, including a central limit theorem.
Dessutom härleds ett antal konvergensresultat för denna algoritm, såsom en central gränsvärdessats.

The History of the Central Limit Theorem
Historian av den centrala gränstheoremen

- Central limit theorem with applications
- Centrala gränsvärdessatsen med tillämpningar

Key words and phrases are: Basics, moments, independence and conditioning, the Strong law of large numbers,Transforms and the Central limit theorem, Random walk and the Markov property.
Nyckelord och fraser är: Grunderna, moment, oberoende och betingning, den starke stora talens lag, transformer och den centrala gränsvärdessatsen, Random walk och Markov egenskapen.

It is ubiquitous in nature and statistics due to the central limit theorem: every variable that can be modélled as a sum of many small independent variables is approximately normal.
Den är allmänt förekommande i naturen och statistiken genom centrala gränsvärdessatsen (CGS): alla variabler som kan modelleras som summan av många små oberoende variabler är approximativt normalfördelade.

In probability theory, the central limit theorem says that, under certain conditions, the sum of many independent identically-distributed random variables, when scaled appropriately, converges in distribution to a standard normal distribution.
Enligt centrala gränsvärdessatsen gäller att om man adderar ett stort antal oberoende slumpmässiga variabler, eventuellt med olika sannolikhetsfördelningar, men med ändliga varianser, kommer summan att gå mot en normalfördelning.

The central limit theorem states that the sum of a number of independent and identically distributed random variables with finite variances will tend to a normal distribution as the number of variables grows.
Enligt centrala gränsvärdessatsen gäller att om man adderar ett stort antal oberoende slumpmässiga variabler, eventuellt med olika sannolikhetsfördelningar, men med ändliga varianser, kommer summan att gå mot en normalfördelning.

The central limit theorem[édit | édit sumber] The normal distribution has the very important property that under certain conditions, the distribution of a sum of a large number of independent variables is approximately normal.
Normalfördelningens betydelse framgår av den centrala gränsvärdessatsen enligt vilken summan av ett stort antal oberoende slumpmässiga variabler är approximativt normalfördelad under vissa allmänna förutsättningar oavsett vilken fördelning dessa variabler hade från början.

It is ubiquitous in nature and statistics due to the central limit theorem: every variable that can be modelled as a sum of many small independent, identically distributed variables with finite mean and variance is approximately normal.
Den är allmänt förekommande i naturen och statistiken genom centrala gränsvärdessatsen (CGS): alla variabler som kan modelleras som summan av många små oberoende variabler är approximativt normalfördelade.

Other important probabilistic results that are covered more thoroughly compared to courses on the Bachelor level, are covergence criteria for series of random variables, the Borel Cantelli lemma, convergence through transforms, the law of large numbers, the central limit theorem and Cramér-Slutsky's theorem.
Andra viktiga sannolikhetsteoretiska resultat som behandlas mer omfattande än på grundläggande nivå är konvergenskriterier för följder av slumpvariabler, Borel-Cantellis lemma, konvergens via transformer, stora talens lag, centrala gränsvärdessatsen och Cramér-Slutskys sats.

There are several reasons for this:[1] First, the normal distribution arises from the central limit theorem, which states that under mild conditions, the mean of a large number of random variables independently drawn from the same distribution is distributed approximately normally, irrespective of the form of the original distribution.
Normalfördelningens betydelse framgår av den centrala gränsvärdessatsen enligt vilken summan av ett stort antal oberoende slumpmässiga variabler är approximativt normalfördelad under vissa allmänna förutsättningar oavsett vilken fördelning dessa variabler hade från början.

Syllabus This course gives a solid background in and understanding of the basic results and methods in probability theory at an advanced level. It deals with random variables in one and several dimensions, conditional distributions, moment generating functions and characteristic functions, multivariate normal distributions, quadratic forms, order statistics, convergence criteria for random variables, the Borel-Cantelli lemmas, convergence via transforms, the central limit theorem and strong law of large numbers.
I kursen behandlas slumpvariabler i en och flera dimensioner, betingade sannolikheter, sannolikhetsgenererande och karakteristiska funktioner. Vidare ingår multivariat normalfördelning samt fördelningar för ordningsvärden och kvadratiska former. Andra viktiga sannolikhetsteoretiska resultat som behandlas mer omfattande än på grundläggande nivå är konvergenskriterier för följder av slumpvariabler, Borel-Cantellis lemma, konvergens via transformer, stora talens lag, centrala gränsvärdessatsen och Cramér-Slutskys sats.