Exemplos de uso de "bayesian estimator" em inglês com tradução para o russo

<>
The formula uses a kernel-smoothed estimator that takes as inputs the current market prices for all out-of-the-money calls and puts for the front month and second month expirations. Формула использует функцию ядерного сглаживания, у которой на входе текущие рыночные цены всех колл и пут-опционов вне денег с экспирацией в ближайшем и следующем месяце.
We've constructed a Bayesian reasoning model and applied a multiagent computational process. Мы использовали Байесовскую вероятность и многокомпонентный вычислительный процесс.
The bid estimator will appear and show you the range of bids that are currently winning the auction among ads similar to yours Появится программа «Оценщик предложений», где отобразится диапазон цен, лидирующих на данный момент в аукционе на размещение подобных рекламных объявлений.
As we go around, we learn about statistics of the world and lay that down, but we also learn about how noisy our own sensory apparatus is, and then combine those in a real Bayesian way. Мы ходим вокруг, познаем статистику мира и формулируем её, но мы также познаем, насколько шумны наши чувства, чтобы затем объединить их настоящим Байесовским способом.
How can we derive the unit value estimator for the representative period t price ρt using a hedonic regression? Как мы можем получить оценку удельной стоимости для репрезентативной цены ?t за период t с использованием гедонической регрессии?
And what it means is we really are Bayesian inference machines. Это значит, что мы действительно Байесовские машины логического вывода.
Now add error terms to each equation in (54) and calculate the least squares estimator for the resulting linear regression. Теперь добавим член ошибки в каждое уравнение в (54) и рассчитаем оценку наименьших квадратов для полученной в результате линейной регрессии.
Now a key part to the Bayesian is this part of the formula. Ключевая часть Байесовской теории в этой части формулы.
If we do not have complete market data on individual model sales but we do have total sales in each period, then we can run the hedonic regression model (14) using a sample of model prices and then divide period t sales by our estimated ρt parameter in order to obtain an estimator for Qt. Если у нас нет полных конъюнктурных данных по продажам отдельных моделей, но у нас есть данные о совокупных продажах в каждый период, тогда мы можем построить модель гедонической регрессии (14) с использованием выборки цен моделей и затем разделить продажи периода t на наш оцененный коэффициент ?t в целях получения оценки Qt.
And the point about Bayesian decision theory is it gives you the mathematics of the optimal way to combine your prior knowledge with your sensory evidence to generate new beliefs. Суть Байесовской теории принятия решений в том, что она даёт вам математику для объединения предварительных знаний с сенсорными данными для создания новых мнений оптимальным путём.
The second way of deriving the unit value estimator for the representative period t price ρt using a hedonic regression is to multiply both sides of equation k in (50) by the square root of the quantity sold of model k in period t, (qkt) 1/2, and then add an error term, εkt. Второй способ получения оценки удельной стоимости для репрезентативной цены ?t за период t с использованием гедонической регрессии- перемножить обе части уравнения k в (50) на квадратный корень количества проданных моделей k в период t, (qkt) 1/2, и затем добавить ошибку, ?kt.
And to do that, I'm going to tell you about a framework which is very popular in statistics and machine learning of the last 50 years called Bayesian decision theory. Для этого я собираюсь рассказать вам о системе, которая очень популярна в области статистики и машинного обучения в течение последних 50 лет, называемой Байесовской теорией принятия решений.
And the key idea to Bayesian inference is you have two sources of information from which to make your inference. Ключевая идея Байесовского предположения в том, что у вас есть два источника информации, с помощью которых можно сделать вывод.
Os exemplos de uso de palavras em diferentes contextos são dados só para fins linguísticos, ou seja, para estudar o uso de palavras numa língua e as suas traduções para outra. Todos os exemplos são colecionados automaticamente em fontes abertas usando tecnologia de pesquisa de dados bilíngues. Se você encontrar algum erro de ortografia, pontuação ou outro erro no texto original ou na tradução, use a opção "Reportar um erro" ou escreva para nós.

O que é tradução em contexto no PROMT.One

A seção «Exemplos» do PROMT.One é a sua ferramenta de tradução em contexto, que ajuda você a encontrar exemplos reais de uso de palavras e expressões. Basta digitar uma palavra e o serviço mostrará a tradução em contexto — frases de fontes bilíngues em que essa palavra é usada junto com a sua tradução para o idioma de destino. Isso ajuda a compreender nuances de significado e o uso correto na fala, seja um termo raro ou uma expressão do dia a dia.

Milhões de exemplos de uso em textos reais

Milhões de exemplos de tradução são coletados automaticamente a partir de textos já traduzidos: documentos, sites, livros, diálogos de filmes e muito mais. Assim, você pode ver uma palavra em diferentes situações — desde um estilo formal e profissional até a linguagem coloquial. Para maior comodidade, os resultados podem ser filtrados por tradução específica ou por tema, e você também pode pesquisar dentro dos exemplos encontrados para destacar rapidamente o contexto de que precisa.

Como a tradução em contexto ajuda no aprendizado de idiomas

Ao usar a seção «Contextos», você expande seu vocabulário de forma eficiente. O serviço mostra claramente como expressões idiomáticas, verbos frasais e palavras com vários significados são traduzidos em diferentes contextos. Isso facilita o aprendizado de idiomas: você memoriza novas palavras levando em conta o uso real e vê imediatamente uma tradução correta em uma linguagem viva e autêntica. Aproveite os recursos de tradução em contexto do PROMT.One — aprender um idioma fica mais fácil e muito mais interessante!