next up previous
Next: About this document ...

Oršalisti ķ tölfręši

Enska Enskt samheiti eša skammstöfun Ķslenska Ķsl. samheiti Skżring
Sample space $\Omega$ Śrtaksrśm   Safn allra hugsanlegra śtkoma śr tilraun, oftast tįknaš $\Omega$.
Probability P Lķkur Lķkindi Lķkindi eru formlega skilgreind sem fall, P, žannig aš P[A] er tala į bilinu (0,1) ef A er hlutmengi ķ $\Omega$.
Random variable $X, Y$ Hending   Hendingin er skilgreind formlega sem fall frį śrtaksrśminu yfir ķ rauntölur. Hugtakiš hending er smķšaš til žess aš geta talaš um lķkur į žvķ aš męlingarnar lendi į tilteknu bili eša į žvķ aš tilteknir atburšir gerist, ž.e. geta reiknaš t.d. P[X>2]. Hendingar eru yfirleitt tįknašar meš stórum stöfum, X, Y.
Measurement Outcome, $x, y$ Męling Śtkoma Viš lķtum į męlingarnar sem nišurstöšu eša śtkomu hendingarinnar. Žetta eru tölur og eru tįknašar meš lįgstöfum, x, y.
Cumulative distribution function Distribution function, cdf, F, G Safntķšnirit Dreififall Žetta fall er žannig aš $F(x)=P[X<=x]$
Empirical distribution function edf Safntķšnirit    
Probability mass function p Žéttifall Massafall, lķkindafall $p(x)=P[X=x]$ ef $X$ er strjįl hending
Probability density function f, g Žéttifall   Žéttifall, $f$, samfelldrar hendingar er žannig aš $P[a<X<b]= \int_a^b f(x)dx$
Regression   Ašhvarf    
Regression analysis   Ašhvarfsgreining    
Analysis of variance   Fervikagreining    
Analysis of covariance   Samvikagreining    
Principal components   Meginžęttir    
Principal component analysis   Meginžįttagreining    




next up previous
Next: About this document ...
Gunnar Stefansson 2000-11-27