good_text stringlengths 8 960 | bad_text stringlengths 2 963 | error_family stringclasses 4
values | error_type stringclasses 13
values | uid stringlengths 7 14 | misc stringlengths 16 107 | error_class int64 0 13 |
|---|---|---|---|---|---|---|
Frecvența relativă (este o măsură proporțională cu frecvența în cauză) se obține prin împărțirea frecvenței clasei la numărul total de elemente din setul de date. | Frecvența relativă (este o măsură proporțională cu frecvența în cauză) se obține prin împărțirea frecvenței clasei la numărul total elemente de din setul de date. | Position | preposition | train-8014/22 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
Frecvența relativă (este o măsură proporțională cu frecvența în cauză) se obține prin împărțirea frecvenței clasei la numărul total de elemente din setul de date. | Frecvența relativă (este o măsură proporțională cu frecvența în cauză) se obține prin împărțirea frecvenței clasei la numărul total de elemente setul de date din. | Position | preposition | train-8014/24 | lemma=din|upos=ADP | 6 |
O categorie de caracteristici numerice asociate unui set de date statistice sunt: parametrii tendinței centrale în cazul populațiilor și statistici ale tendinței centrale în cazul eșantioanelor. | O categorie caracteristici numerice de asociate unui set de date statistice sunt : parametrii tendinței centrale în cazul populațiilor și statistici ale tendinței centrale în cazul eșantioanelor. | Position | preposition | train-8015/3 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
O categorie de caracteristici numerice asociate unui set de date statistice sunt: parametrii tendinței centrale în cazul populațiilor și statistici ale tendinței centrale în cazul eșantioanelor. | O categorie de caracteristici numerice asociate unui set date statistice sunt de : parametrii tendinței centrale în cazul populațiilor și statistici ale tendinței centrale în cazul eșantioanelor. | Position | preposition | train-8015/9 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
O categorie de caracteristici numerice asociate unui set de date statistice sunt: parametrii tendinței centrale în cazul populațiilor și statistici ale tendinței centrale în cazul eșantioanelor. | O categorie de caracteristici numerice asociate unui set de date statistice sunt : parametrii tendinței centrale cazul populațiilor în și statistici ale tendinței centrale în cazul eșantioanelor. | Position | preposition | train-8015/17 | lemma=în|upos=ADP | 6 |
O categorie de caracteristici numerice asociate unui set de date statistice sunt: parametrii tendinței centrale în cazul populațiilor și statistici ale tendinței centrale în cazul eșantioanelor. | O categorie de caracteristici numerice asociate unui set de date statistice sunt : parametrii tendinței centrale în cazul populațiilor și statistici ale tendinței centrale cazul în eșantioanelor. | Position | preposition | train-8015/25 | lemma=în|upos=ADP | 6 |
Întrucât aceștia au definiții analoage vom prezenta doar statistici ale tendinței centrale. | Aceștia au definiții întrucât analoage vom prezenta doar statistici ale tendinței centrale. | Position | clause connector | train-8016/1 | lemma=întrucât|upos=SCONJ | 7 |
Întrucât aceștia au definiții analoage vom prezenta doar statistici ale tendinței centrale. | Întrucât aceștia au definiții analoage prezenta vom doar statistici ale tendinței centrale. | Position | auxiliary | train-8016/6 | lemma=vrea|upos=AUX | 9 |
Media aritmetică m a setului de date statistice {x1, x2, ..., xn} este prin definiție suma acestor date împărțită la numărul datelor. | Media aritmetică m a setului date statistice de {x1, x2,..., xn} este prin definiție suma acestor date împărțită la numărul datelor. | Position | preposition | train-8017/6 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
Media aritmetică m a setului de date statistice {x1, x2, ..., xn} este prin definiție suma acestor date împărțită la numărul datelor. | Media aritmetică m a setului de date statistice {x1, x2,..., xn} este definiție suma prin acestor date împărțită la numărul datelor. | Position | preposition | train-8017/19 | lemma=prin|upos=ADP | 6 |
Media aritmetică m a setului de date statistice {x1, x2, ..., xn} este prin definiție suma acestor date împărțită la numărul datelor. | Media aritmetică m a setului de date statistice {x1, x2,..., xn} este prin definiție suma acestor date împărțită numărul datelor la. | Position | preposition | train-8017/25 | lemma=la|upos=ADP | 6 |
Aceste valori numerice descriu mărimea împrăștierii ori a variabilităților datelor. | Aceste valori numerice descriu mărimea împrăștierii a variabilităților ori datelor. | Position | clause connector | train-8019/7 | lemma=ori|upos=CCONJ | 7 |
Datele strâns grupate vor avea împrăștiere mică, iar cele care nu sunt grupate (sunt împrăștiate) vor avea o dispersie mai mare. | Datele strâns grupate avea împrăștiere mică vor, iar cele care nu sunt grupate (sunt împrăștiate) vor avea o dispersie mai mare. | Position | auxiliary | train-8020/4 | lemma=vrea|upos=AUX | 9 |
Datele strâns grupate vor avea împrăștiere mică, iar cele care nu sunt grupate (sunt împrăștiate) vor avea o dispersie mai mare. | Datele strâns grupate vor avea împrăștiere mică, iar cele nu sunt grupate care (sunt împrăștiate) vor avea o dispersie mai mare. | Position | clause connector | train-8020/11 | lemma=care|upos=PRON | 7 |
Datele strâns grupate vor avea împrăștiere mică, iar cele care nu sunt grupate (sunt împrăștiate) vor avea o dispersie mai mare. | Datele strâns grupate vor avea împrăștiere mică, iar cele care nu sunt grupate (sunt împrăștiate) avea o vor dispersie mai mare. | Position | auxiliary | train-8020/19 | lemma=vrea|upos=AUX | 9 |
Este important de remarcat faptul că demonstrațiile rezultatelor prezentate nu se bazează direct pe definiția modulului. | Este important remarcat de faptul că demonstrațiile rezultatelor prezentate nu se bazează direct pe definiția modulului. | Position | preposition | train-8021/3 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
Este important de remarcat faptul că demonstrațiile rezultatelor prezentate nu se bazează direct pe definiția modulului. | Este important de remarcat faptul demonstrațiile rezultatelor prezentate că nu se bazează direct pe definiția modulului. | Position | clause connector | train-8021/6 | lemma=că|upos=SCONJ | 7 |
Este important de remarcat faptul că demonstrațiile rezultatelor prezentate nu se bazează direct pe definiția modulului. | Este important de remarcat faptul că demonstrațiile rezultatelor prezentate nu bazează se direct pe definiția modulului. | Position | pronominal clitic | train-8021/11 | lemma=sine|upos=PRON | 8 |
Este important de remarcat faptul că demonstrațiile rezultatelor prezentate nu se bazează direct pe definiția modulului. | Este important de remarcat faptul că demonstrațiile rezultatelor prezentate nu se bazează direct definiția pe modulului. | Position | preposition | train-8021/14 | lemma=pe|upos=ADP | 6 |
Plaja P este diferența dintre cea mai mare (H) și cea mai mică (L) valoare a valorilor xi dintr-un set de date. | Plaja P este diferența cea mai dintre mare (H) și cea mai mică (L) valoare a valorilor xi dintr-un set de date. | Position | preposition | train-8022/5 | lemma=dintre|upos=ADP | 6 |
Plaja P este diferența dintre cea mai mare (H) și cea mai mică (L) valoare a valorilor xi dintr-un set de date. | Plaja P este diferența dintre cea mai mare (H) și cea mai mică (L) valoare a valorilor xi un set din de date. | Position | preposition | train-8022/23 | lemma=dintru|upos=ADP | 6 |
Cu toate că acest parametru al împrăștierii nu se folosește frecvent, el este o măsură a împrăștierii și arată distanța medie la care se află o valoare a variabilei X față de media aritmetică. | Cu toate că acest parametru al împrăștierii nu folosește se frecvent, el este o măsură a împrăștierii și arată distanța medie la care se află o valoare a variabilei X față de media aritmetică. | Position | pronominal clitic | train-8024/9 | lemma=sine|upos=PRON | 8 |
Cu toate că acest parametru al împrăștierii nu se folosește frecvent, el este o măsură a împrăștierii și arată distanța medie la care se află o valoare a variabilei X față de media aritmetică. | Cu toate că acest parametru al împrăștierii nu se folosește frecvent, el este o măsură a împrăștierii și arată distanța medie care se află la o valoare a variabilei X față de media aritmetică. | Position | preposition | train-8024/23 | lemma=la|upos=ADP | 6 |
Cu toate că acest parametru al împrăștierii nu se folosește frecvent, el este o măsură a împrăștierii și arată distanța medie la care se află o valoare a variabilei X față de media aritmetică. | Cu toate că acest parametru al împrăștierii nu se folosește frecvent, el este o măsură a împrăștierii și arată distanța medie la se află care o valoare a variabilei X față de media aritmetică. | Position | clause connector | train-8024/24 | lemma=care|upos=PRON | 7 |
Cu toate că acest parametru al împrăștierii nu se folosește frecvent, el este o măsură a împrăștierii și arată distanța medie la care se află o valoare a variabilei X față de media aritmetică. | Cu toate că acest parametru al împrăștierii nu se folosește frecvent, el este o măsură a împrăștierii și arată distanța medie la care află se o valoare a variabilei X față de media aritmetică. | Position | pronominal clitic | train-8024/25 | lemma=sine|upos=PRON | 8 |
Mai există o cale de eliminare a reducerii deviațiilor. | Mai există o cale eliminare de a reducerii deviațiilor. | Position | preposition | train-8025/5 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
Ridicând la pătrat deviațiile individuale acestea devin pozitive (sau zero). | Ridicând pătrat deviațiile la individuale acestea devin pozitive (sau zero). | Position | preposition | train-8026/2 | lemma=la|upos=ADP | 6 |
Când aceste pătrate sunt adunate rezultatul este pozitiv. | Aceste pătrate când sunt adunate rezultatul este pozitiv. | Position | clause connector | train-8027/1 | lemma=când|upos=ADV | 7 |
Se poate pune întrebarea ce reprezintă ea în realitate? | Poate pune întrebarea se ce reprezintă ea în realitate? | Position | pronominal clitic | train-8029/1 | lemma=sine|upos=PRON | 8 |
Se poate pune întrebarea ce reprezintă ea în realitate? | Se poate pune întrebarea reprezintă ea în ce realitate? | Position | clause connector | train-8029/5 | lemma=ce|upos=PRON | 7 |
Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1 - 1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Un răspuns această la întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1-1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Position | preposition | train-8030/3 | lemma=la|upos=ADP | 6 |
Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1 - 1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Un răspuns la această întrebare poate fi dat inegalitatea lui cu Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1-1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Position | preposition | train-8030/9 | lemma=cu|upos=ADP | 6 |
Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1 - 1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev care rezultă din că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1-1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Position | preposition | train-8030/13 | lemma=din|upos=ADP | 6 |
Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1 - 1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din rezultă care că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1-1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Position | clause connector | train-8030/14 | lemma=care|upos=PRON | 7 |
Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1 - 1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă pentru că orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1-1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Position | clause connector | train-8030/16 | lemma=că|upos=SCONJ | 7 |
Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1 - 1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că orice pentru serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1-1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Position | preposition | train-8030/17 | lemma=pentru|upos=ADP | 6 |
Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1 - 1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie distribuție de fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1-1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Position | preposition | train-8030/20 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1 - 1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea date situată de la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1-1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Position | preposition | train-8030/23 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1 - 1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată cel mult k la unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1-1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Position | preposition | train-8030/26 | lemma=la|upos=ADP | 6 |
Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1 - 1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități deviație standard de față de medie este cel puțin 1-1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Position | preposition | train-8030/31 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1 - 1 / (k * k), unde k este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Un răspuns la această întrebare poate fi dat cu inegalitatea lui Cebîșev din care rezultă că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k unități de deviație standard față de medie este cel puțin 1-1 / (k * k), k unde este un număr pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Position | clause connector | train-8030/50 | lemma=unde|upos=ADV | 7 |
Afirmația rezultă din teorema precedentă ținând seama de faptul că șirurile de numere reale xn și yn sunt convergente dacă și numai dacă sunt șiruri Cauchy. | Afirmația rezultă teorema din precedentă ținând seama de faptul că șirurile de numere reale xn și yn sunt convergente dacă și numai dacă sunt șiruri Cauchy. | Position | preposition | train-8032/3 | lemma=din|upos=ADP | 6 |
Afirmația rezultă din teorema precedentă ținând seama de faptul că șirurile de numere reale xn și yn sunt convergente dacă și numai dacă sunt șiruri Cauchy. | Afirmația rezultă din teorema precedentă ținând seama faptul de că șirurile de numere reale xn și yn sunt convergente dacă și numai dacă sunt șiruri Cauchy. | Position | preposition | train-8032/8 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
Afirmația rezultă din teorema precedentă ținând seama de faptul că șirurile de numere reale xn și yn sunt convergente dacă și numai dacă sunt șiruri Cauchy. | Afirmația rezultă din teorema precedentă ținând seama de faptul șirurile de că numere reale xn și yn sunt convergente dacă și numai dacă sunt șiruri Cauchy. | Position | clause connector | train-8032/10 | lemma=că|upos=SCONJ | 7 |
Afirmația rezultă din teorema precedentă ținând seama de faptul că șirurile de numere reale xn și yn sunt convergente dacă și numai dacă sunt șiruri Cauchy. | Afirmația rezultă din teorema precedentă ținând seama de faptul că șirurile numere de reale xn și yn sunt convergente dacă și numai dacă sunt șiruri Cauchy. | Position | preposition | train-8032/12 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
Afirmația rezultă din teorema precedentă ținând seama de faptul că șirurile de numere reale xn și yn sunt convergente dacă și numai dacă sunt șiruri Cauchy. | Afirmația rezultă din teorema precedentă ținând seama de faptul că șirurile de numere reale xn și yn sunt convergente și dacă numai dacă sunt șiruri Cauchy. | Position | clause connector | train-8032/20 | lemma=dacă|upos=SCONJ | 7 |
Conform regulii empirice dacă o serie de repartiție este normală atunci fracțiunea de date situate la cel mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea de date situate la cel mult două unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95%. | Regulii empirice conform dacă o serie de repartiție este normală atunci fracțiunea de date situate la cel mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea de date situate la cel mult două unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95%. | Position | preposition | train-8034/1 | lemma=conform|upos=ADP | 6 |
Conform regulii empirice dacă o serie de repartiție este normală atunci fracțiunea de date situate la cel mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea de date situate la cel mult două unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95%. | Conform regulii empirice o serie de dacă repartiție este normală atunci fracțiunea de date situate la cel mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea de date situate la cel mult două unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95%. | Position | clause connector | train-8034/4 | lemma=dacă|upos=SCONJ | 7 |
Conform regulii empirice dacă o serie de repartiție este normală atunci fracțiunea de date situate la cel mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea de date situate la cel mult două unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95%. | Conform regulii empirice dacă o serie repartiție este de normală atunci fracțiunea de date situate la cel mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea de date situate la cel mult două unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95%. | Position | preposition | train-8034/7 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
Conform regulii empirice dacă o serie de repartiție este normală atunci fracțiunea de date situate la cel mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea de date situate la cel mult două unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95%. | Conform regulii empirice dacă o serie de repartiție este normală atunci fracțiunea date de situate la cel mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea de date situate la cel mult două unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95%. | Position | preposition | train-8034/13 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
Conform regulii empirice dacă o serie de repartiție este normală atunci fracțiunea de date situate la cel mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea de date situate la cel mult două unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95%. | Conform regulii empirice dacă o serie de repartiție este normală atunci fracțiunea de date situate cel la mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea de date situate la cel mult două unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95%. | Position | preposition | train-8034/16 | lemma=la|upos=ADP | 6 |
Conform regulii empirice dacă o serie de repartiție este normală atunci fracțiunea de date situate la cel mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea de date situate la cel mult două unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95%. | Conform regulii empirice dacă o serie de repartiție este normală atunci fracțiunea de date situate la cel mult o unitate deviație standard de s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea de date situate la cel mult două unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95%. | Position | preposition | train-8034/21 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
Conform regulii empirice dacă o serie de repartiție este normală atunci fracțiunea de date situate la cel mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea de date situate la cel mult două unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95%. | Conform regulii empirice dacă o serie de repartiție este normală atunci fracțiunea de date situate la cel mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea date situate de la cel mult două unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95%. | Position | preposition | train-8034/34 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
Conform regulii empirice dacă o serie de repartiție este normală atunci fracțiunea de date situate la cel mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea de date situate la cel mult două unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95%. | Conform regulii empirice dacă o serie de repartiție este normală atunci fracțiunea de date situate la cel mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea de date situate cel mult două la unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95%. | Position | preposition | train-8034/37 | lemma=la|upos=ADP | 6 |
Conform regulii empirice dacă o serie de repartiție este normală atunci fracțiunea de date situate la cel mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea de date situate la cel mult două unități de deviație standard s față de medie este aproximativ 95%. | Conform regulii empirice dacă o serie de repartiție este normală atunci fracțiunea de date situate la cel mult o unitate de deviație standard s față de medie este aproximativ 68%, iar fracțiunea de date situate la cel mult două unități deviație standard s de față de medie este aproximativ 95%. | Position | preposition | train-8034/42 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
Coeficientul de variație este o statistică relativă a dispersiei și se folosește la compararea dispersiei diferitelor variabile (caracteristici). | Coeficientul variație este o de statistică relativă a dispersiei și se folosește la compararea dispersiei diferitelor variabile (caracteristici). | Position | preposition | train-8036/2 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
Coeficientul de variație este o statistică relativă a dispersiei și se folosește la compararea dispersiei diferitelor variabile (caracteristici). | Coeficientul de variație este o statistică relativă a dispersiei și folosește se la compararea dispersiei diferitelor variabile (caracteristici). | Position | pronominal clitic | train-8036/11 | lemma=sine|upos=PRON | 8 |
Coeficientul de variație este o statistică relativă a dispersiei și se folosește la compararea dispersiei diferitelor variabile (caracteristici). | Coeficientul de variație este o statistică relativă a dispersiei și se folosește compararea dispersiei la diferitelor variabile (caracteristici). | Position | preposition | train-8036/13 | lemma=la|upos=ADP | 6 |
V poate lua valori între 0 și 100%. | V poate lua valori 0 între și 100%. | Position | preposition | train-8037/5 | lemma=între|upos=ADP | 6 |
Dacă V este aproape de 100% (V > 75%), atunci populația studiată statistic este eterogenă și media m nu este reprezentativă. | V este aproape dacă de 100% (V > 75%), atunci populația studiată statistic este eterogenă și media m nu este reprezentativă. | Position | clause connector | train-8038/1 | lemma=dacă|upos=SCONJ | 7 |
De cele mai multe ori în asemenea cazuri este necesară separarea populației statistice în mai multe grupe omogene, care se studiază separat. | Cele de mai multe ori în asemenea cazuri este necesară separarea populației statistice în mai multe grupe omogene, care se studiază separat. | Position | preposition | train-8039/1 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
De cele mai multe ori în asemenea cazuri este necesară separarea populației statistice în mai multe grupe omogene, care se studiază separat. | De cele mai multe ori asemenea cazuri este în necesară separarea populației statistice în mai multe grupe omogene, care se studiază separat. | Position | preposition | train-8039/6 | lemma=în|upos=ADP | 6 |
De cele mai multe ori în asemenea cazuri este necesară separarea populației statistice în mai multe grupe omogene, care se studiază separat. | De cele mai multe ori în asemenea cazuri este necesară separarea populației statistice mai multe în grupe omogene, care se studiază separat. | Position | preposition | train-8039/14 | lemma=în|upos=ADP | 6 |
De cele mai multe ori în asemenea cazuri este necesară separarea populației statistice în mai multe grupe omogene, care se studiază separat. | De cele mai multe ori în asemenea cazuri este necesară separarea populației statistice în mai multe grupe omogene, se studiază separat care. | Position | clause connector | train-8039/20 | lemma=care|upos=PRON | 7 |
De cele mai multe ori în asemenea cazuri este necesară separarea populației statistice în mai multe grupe omogene, care se studiază separat. | De cele mai multe ori în asemenea cazuri este necesară separarea populației statistice în mai multe grupe omogene, care studiază separat se. | Position | pronominal clitic | train-8039/21 | lemma=sine|upos=PRON | 8 |
Parametri și statistici ai poziției se folosesc pentru a descrie locația unei date în raport cu celelalte date. | Parametri și statistici ai poziției folosesc se pentru a descrie locația unei date în raport cu celelalte date. | Position | pronominal clitic | train-8040/6 | lemma=sine|upos=PRON | 8 |
Parametri și statistici ai poziției se folosesc pentru a descrie locația unei date în raport cu celelalte date. | Parametri și statistici ai poziției se folosesc pentru a descrie locația unei date raport cu în celelalte date. | Position | preposition | train-8040/14 | lemma=în|upos=ADP | 6 |
Parametri și statistici ai poziției se folosesc pentru a descrie locația unei date în raport cu celelalte date. | Parametri și statistici ai poziției se folosesc pentru a descrie locația unei date în raport celelalte date cu. | Position | preposition | train-8040/16 | lemma=cu|upos=ADP | 6 |
Mediana me a unui set de date statistice distincte ordonate după mărime x1 < x2 < ... < xn este numărul care împarte setul de date în două grupe egale ca număr. | Mediana me a unui set date de statistice distincte ordonate după mărime x1 < x2 <... < xn este numărul care împarte setul de date în două grupe egale ca număr. | Position | preposition | train-8042/6 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
Mediana me a unui set de date statistice distincte ordonate după mărime x1 < x2 < ... < xn este numărul care împarte setul de date în două grupe egale ca număr. | Mediana me a unui set de date statistice distincte ordonate mărime x1 după < x2 <... < xn este numărul care împarte setul de date în două grupe egale ca număr. | Position | preposition | train-8042/11 | lemma=după|upos=ADP | 6 |
Mediana me a unui set de date statistice distincte ordonate după mărime x1 < x2 < ... < xn este numărul care împarte setul de date în două grupe egale ca număr. | Mediana me a unui set de date statistice distincte ordonate după mărime x1 < x2 <... < xn este numărul împarte care setul de date în două grupe egale ca număr. | Position | clause connector | train-8042/22 | lemma=care|upos=PRON | 7 |
Mediana me a unui set de date statistice distincte ordonate după mărime x1 < x2 < ... < xn este numărul care împarte setul de date în două grupe egale ca număr. | Mediana me a unui set de date statistice distincte ordonate după mărime x1 < x2 <... < xn este numărul care împarte setul date în de două grupe egale ca număr. | Position | preposition | train-8042/25 | lemma=de|upos=ADP | 6 |
Mediana me a unui set de date statistice distincte ordonate după mărime x1 < x2 < ... < xn este numărul care împarte setul de date în două grupe egale ca număr. | Mediana me a unui set de date statistice distincte ordonate după mărime x1 < x2 <... < xn este numărul care împarte setul de date două grupe egale în ca număr. | Position | preposition | train-8042/27 | lemma=în|upos=ADP | 6 |
Dacă V este aproape de zero (V < 35%), atunci populația studiată statistic este omogenă și media m este reprezentativă pentru această populație. | V este aproape dacă de zero (V < 35%), atunci populația studiată statistic este omogenă și media m este reprezentativă pentru această populație. | Position | clause connector | train-8043/1 | lemma=dacă|upos=SCONJ | 7 |
Dacă V este aproape de zero (V < 35%), atunci populația studiată statistic este omogenă și media m este reprezentativă pentru această populație. | Dacă V este aproape de zero (V < 35%), atunci populația studiată statistic este omogenă și media m este reprezentativă această populație pentru. | Position | preposition | train-8043/24 | lemma=pentru|upos=ADP | 6 |
Într-o zi senină și friguroasă de aprilie, pe când ceasurile băteau ora treisprezece, Winston Smith, cu bărbia înfundată în piept pentru a scăpa de vântul care-l lua pe sus, se strecură iute prin ușile de sticlă ale Blocului Victoria, deși nu destul de repede pentru a împiedica un vârtej de praf și nisip să pătrundă o ... | Într-o senină și friguroasă de aprilie, pe când ceasurile băteau ora treisprezece, Winston Smith, cu bărbia înfundată în piept pentru a scăpa de vântul care-l lua pe sus, se strecură iute prin ușile de sticlă ale Blocului Victoria, deși nu destul de repede pentru a împiedica un vârtej de praf și nisip să pătrundă o dat... | Omission | noun with det | dev-1/3 | lemma=zi|upos=NOUN | 10 |
Într-o zi senină și friguroasă de aprilie, pe când ceasurile băteau ora treisprezece, Winston Smith, cu bărbia înfundată în piept pentru a scăpa de vântul care-l lua pe sus, se strecură iute prin ușile de sticlă ale Blocului Victoria, deși nu destul de repede pentru a împiedica un vârtej de praf și nisip să pătrundă o ... | Într-o zi senină și friguroasă de aprilie, pe când ceasurile băteau ora treisprezece, Winston Smith, cu bărbia înfundată în piept pentru a scăpa de vântul care-l lua pe sus, se strecură iute prin ușile de sticlă ale Victoria, deși nu destul de repede pentru a împiedica un vârtej de praf și nisip să pătrundă o dată cu e... | Omission | noun with det | dev-1/44 | lemma=bloc|upos=NOUN | 10 |
Într-o zi senină și friguroasă de aprilie, pe când ceasurile băteau ora treisprezece, Winston Smith, cu bărbia înfundată în piept pentru a scăpa de vântul care-l lua pe sus, se strecură iute prin ușile de sticlă ale Blocului Victoria, deși nu destul de repede pentru a împiedica un vârtej de praf și nisip să pătrundă o ... | Într-o zi senină și friguroasă de aprilie, pe când ceasurile băteau ora treisprezece, Winston Smith, cu bărbia înfundată în piept pentru a scăpa de vântul care-l lua pe sus, se strecură iute prin ușile de sticlă ale Blocului Victoria, deși nu destul de repede pentru a împiedica un de praf și nisip să pătrundă o dată cu... | Omission | noun with det | dev-1/56 | lemma=vârtej|upos=NOUN | 10 |
Prin însăși natura lucrurilor era imposibil. | Prin însăși lucrurilor era imposibil. | Omission | noun with det | dev-6/3 | lemma=natură|upos=NOUN | 10 |
Din două una: ori viitorul avea să fie la fel cu prezentul, în care caz nu l-ar mai fi ascultat nimeni pe el, ori avea să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui n-ar mai fi avut nici un sens. | Din două una : ori viitorul să fie la fel cu prezentul, în care caz nu l-ar mai fi ascultat nimeni pe el, ori avea să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui n-ar mai fi avut nici un sens. | Omission | auxiliary | dev-7/7 | lemma=avea|upos=AUX | 11 |
Din două una: ori viitorul avea să fie la fel cu prezentul, în care caz nu l-ar mai fi ascultat nimeni pe el, ori avea să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui n-ar mai fi avut nici un sens. | Din două una : ori viitorul avea să fie la fel cu prezentul, în care caz nu îl mai fi ascultat nimeni pe el, ori avea să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui n-ar mai fi avut nici un sens. | Omission | auxiliary | dev-7/20 | lemma=avea|upos=AUX | 11 |
Din două una: ori viitorul avea să fie la fel cu prezentul, în care caz nu l-ar mai fi ascultat nimeni pe el, ori avea să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui n-ar mai fi avut nici un sens. | Din două una : ori viitorul avea să fie la fel cu prezentul, în care caz nu l-ar mai ascultat nimeni pe el, ori avea să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui n-ar mai fi avut nici un sens. | Omission | auxiliary | dev-7/22 | lemma=fi|upos=AUX | 11 |
Din două una: ori viitorul avea să fie la fel cu prezentul, în care caz nu l-ar mai fi ascultat nimeni pe el, ori avea să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui n-ar mai fi avut nici un sens. | Din două una : ori viitorul avea să fie la fel cu prezentul, în care caz nu l-ar mai fi nimeni pe el, ori avea să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui n-ar mai fi avut nici un sens. | Omission | compound verb | dev-7/23 | lemma=asculta|upos=VERB | 12 |
Din două una: ori viitorul avea să fie la fel cu prezentul, în care caz nu l-ar mai fi ascultat nimeni pe el, ori avea să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui n-ar mai fi avut nici un sens. | Din două una : ori viitorul avea să fie la fel cu prezentul, în care caz nu l-ar mai fi ascultat nimeni pe el, ori să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui n-ar mai fi avut nici un sens. | Omission | auxiliary | dev-7/29 | lemma=avea|upos=AUX | 11 |
Din două una: ori viitorul avea să fie la fel cu prezentul, în care caz nu l-ar mai fi ascultat nimeni pe el, ori avea să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui n-ar mai fi avut nici un sens. | Din două una : ori viitorul avea să fie la fel cu prezentul, în care caz nu l-ar mai fi ascultat nimeni pe el, ori avea să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui nu mai fi avut nici un sens. | Omission | auxiliary | dev-7/41 | lemma=avea|upos=AUX | 11 |
Din două una: ori viitorul avea să fie la fel cu prezentul, în care caz nu l-ar mai fi ascultat nimeni pe el, ori avea să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui n-ar mai fi avut nici un sens. | Din două una : ori viitorul avea să fie la fel cu prezentul, în care caz nu l-ar mai fi ascultat nimeni pe el, ori avea să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui n-ar mai avut nici un sens. | Omission | auxiliary | dev-7/43 | lemma=fi|upos=AUX | 11 |
Din două una: ori viitorul avea să fie la fel cu prezentul, în care caz nu l-ar mai fi ascultat nimeni pe el, ori avea să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui n-ar mai fi avut nici un sens. | Din două una : ori viitorul avea să fie la fel cu prezentul, în care caz nu l-ar mai fi ascultat nimeni pe el, ori avea să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui n-ar mai fi nici un sens. | Omission | compound verb | dev-7/44 | lemma=avea|upos=VERB | 12 |
Din două una: ori viitorul avea să fie la fel cu prezentul, în care caz nu l-ar mai fi ascultat nimeni pe el, ori avea să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui n-ar mai fi avut nici un sens. | Din două una : ori viitorul avea să fie la fel cu prezentul, în care caz nu l-ar mai fi ascultat nimeni pe el, ori avea să fie altfel decât prezentul, așa că demersul lui n-ar mai fi avut nici un. | Omission | noun with det | dev-7/47 | lemma=sens|upos=NOUN | 10 |
Un timp stătu uitându-se prostește la hârtie. | Un stătu uitându-se prostește la hârtie. | Omission | noun with det | dev-8/2 | lemma=timp|upos=NOUN | 10 |
Tele-ecranul dădea acum o muzică stridentă, militărească. | Tele-ecranul dădea acum o stridentă, militărească. | Omission | noun with det | dev-9/5 | lemma=muzică|upos=NOUN | 10 |
Se pregătea pentru momentul ăsta de săptămâni întregi și nu-i trecuse niciodată prin cap că i-ar mai fi trebuit și altceva afară de curaj. | Se pregătea pentru momentul ăsta de săptămâni întregi și nu-i trecuse niciodată prin cap că îi mai fi trebuit și altceva afară de curaj. | Omission | auxiliary | dev-11/18 | lemma=avea|upos=AUX | 11 |
Se pregătea pentru momentul ăsta de săptămâni întregi și nu-i trecuse niciodată prin cap că i-ar mai fi trebuit și altceva afară de curaj. | Se pregătea pentru momentul ăsta de săptămâni întregi și nu-i trecuse niciodată prin cap că i-ar mai trebuit și altceva afară de curaj. | Omission | auxiliary | dev-11/20 | lemma=fi|upos=AUX | 11 |
Se pregătea pentru momentul ăsta de săptămâni întregi și nu-i trecuse niciodată prin cap că i-ar mai fi trebuit și altceva afară de curaj. | Se pregătea pentru momentul ăsta de săptămâni întregi și nu-i trecuse niciodată prin cap că i-ar mai fi și altceva afară de curaj. | Omission | compound verb | dev-11/21 | lemma=trebui|upos=VERB | 12 |
Scrisul în sine era o treabă ușoară. | Scrisul în sine era o ușoară. | Omission | noun with det | dev-12/6 | lemma=treabă|upos=NOUN | 10 |
Înăuntru, în apartament, o voce melodioasă citea o listă de cifre legate de producția de fontă. | Înăuntru, în apartament, o melodioasă citea o listă de cifre legate de producția de fontă. | Omission | noun with det | dev-13/7 | lemma=voce|upos=NOUN | 10 |
Înăuntru, în apartament, o voce melodioasă citea o listă de cifre legate de producția de fontă. | Înăuntru, în apartament, o voce melodioasă citea o de cifre legate de producția de fontă. | Omission | noun with det | dev-13/11 | lemma=listă|upos=NOUN | 10 |
Pe deasupra, ulcerația varicoasă începuse să-i dea niște mâncărimi insuportabile. | Pe deasupra, ulcerația varicoasă începuse să-i dea niște insuportabile. | Omission | noun with det | dev-16/11 | lemma=mâncărime|upos=NOUN | 10 |
Nu îndrăznea să se scarpine, pentru că ori de câte ori făcea lucrul ăsta i se inflama și mai tare. | Nu îndrăznea să se scarpine, pentru că ori de câte ori făcea lucrul ăsta i se inflama și mai. | Omission | adj/adv compare | dev-17/21 | lemma=tare|upos=ADV | 13 |
Nu era conștient decât de albeața paginii din fața lui, de mâncărimea pielii de deasupra gleznei, de zbierătele muzicii și de o oarecare amețeală din cauza ginului. | Nu era conștient decât de albeața paginii din fața lui, de mâncărimea pielii de deasupra gleznei, de zbierătele muzicii și de o oarecare din cauza ginului. | Omission | noun with det | dev-19/26 | lemma=amețeală|upos=NOUN | 10 |
Deodată, începu să scrie așa, pur și simplu, ca un nebun, numai parțial conștient de ce așternea pe hârtie. | Deodată, începu să scrie așa, pur și simplu, ca un, numai parțial conștient de ce așternea pe hârtie. | Omission | noun with det | dev-20/14 | lemma=nebun|upos=NOUN | 10 |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.