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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
Statistica este știința colectării, clasificării, prezentării, interpretării datelor numerice și a folosirii acestora pentru a formula concluzii și a lua decizii. | Statistica este știința colectării, clasificării, prezentării, interpretării datelor numerice și a acestora pentru a formula concluzii și a lua decizii. | Omission | noun with det | train-7976/15 | lemma=folosire|upos=NOUN | 10 |
Rezultă imediat că mulțimea Q a tuturor numerelor raționale este și ea numărabilă. | Rezultă imediat că mulțimea Q a tuturor raționale este și ea numărabilă. | Omission | noun with det | train-7978/8 | lemma=număr|upos=NOUN | 10 |
problema de probabilitate este dacă scoatem o bilă, care este șansa ca aceasta să fie albă? | problema de probabilitate este dacă scoatem o, care este șansa ca aceasta să fie albă? | Omission | noun with det | train-7983/8 | lemma=bilă|upos=NOUN | 10 |
În cazul unei urne statistice nu cunoaștem care este combinația de bile din urnă. | În cazul unei statistice nu cunoaștem care este combinația de bile din urnă. | Omission | noun with det | train-7984/4 | lemma=urnă|upos=NOUN | 10 |
Populația este o colecție (mulțime) de indivizi, obiecte sau date numerice obținute prin măsurători ale cărei proprietăți trebuiesc analizate. | Populația este o (mulțime) de indivizi, obiecte sau date numerice obținute prin măsurători ale cărei proprietăți trebuiesc analizate. | Omission | noun with det | train-7986/4 | lemma=colecție|upos=NOUN | 10 |
Eșantionul este o submulțime a unei populații. | Eșantionul este o a unei populații. | Omission | noun with det | train-7987/4 | lemma=submulțime|upos=NOUN | 10 |
Eșantionul este o submulțime a unei populații. | Eșantionul este o submulțime a unei. | Omission | noun with det | train-7987/7 | lemma=populație|upos=NOUN | 10 |
O variabilă de răspuns (sau simplu variabilă) este o caracteristică (de obicei numerică) care prezintă interes în cazul fiecărui element (individ) al unei populații. | O de răspuns (sau simplu variabilă) este o caracteristică (de obicei numerică) care prezintă interes în cazul fiecărui element (individ) al unei populații. | Omission | noun with det | train-7988/2 | lemma=variabilă|upos=NOUN | 10 |
O variabilă de răspuns (sau simplu variabilă) este o caracteristică (de obicei numerică) care prezintă interes în cazul fiecărui element (individ) al unei populații. | O variabilă de răspuns (sau simplu variabilă) este o (de obicei numerică) care prezintă interes în cazul fiecărui element (individ) al unei populații. | Omission | noun with det | train-7988/12 | lemma=caracteristică|upos=NOUN | 10 |
O variabilă de răspuns (sau simplu variabilă) este o caracteristică (de obicei numerică) care prezintă interes în cazul fiecărui element (individ) al unei populații. | O variabilă de răspuns (sau simplu variabilă) este o caracteristică (de obicei numerică) care prezintă interes în cazul fiecărui element (individ) al unei. | Omission | noun with det | train-7988/30 | lemma=populație|upos=NOUN | 10 |
În secțiunea anterioară am prezentat noțiuni și rezultate referitoare la șiruri de elemente din R. | În secțiunea anterioară prezentat noțiuni și rezultate referitoare la șiruri de elemente din R. | Omission | auxiliary | train-7989/4 | lemma=avea|upos=AUX | 11 |
În secțiunea anterioară am prezentat noțiuni și rezultate referitoare la șiruri de elemente din R. | În secțiunea anterioară am noțiuni și rezultate referitoare la șiruri de elemente din R. | Omission | compound verb | train-7989/5 | lemma=prezenta|upos=VERB | 12 |
O statistică este o caracteristică numerică a unui eșantion. | O este o caracteristică numerică a unui eșantion. | Omission | noun with det | train-7991/2 | lemma=statistică|upos=NOUN | 10 |
O statistică este o caracteristică numerică a unui eșantion. | O statistică este o numerică a unui eșantion. | Omission | noun with det | train-7991/5 | lemma=caracteristică|upos=NOUN | 10 |
O statistică este o caracteristică numerică a unui eșantion. | O statistică este o caracteristică numerică a unui. | Omission | noun with det | train-7991/9 | lemma=eșantion|upos=NOUN | 10 |
Proiectarea eșantionului înseamnă stabilirea procedurii de alegere a elementelor eșantionului din cadrul eșantionului. | Proiectarea eșantionului înseamnă stabilirea procedurii de alegere a eșantionului din cadrul eșantionului. | Omission | noun with det | train-7993/9 | lemma=element|upos=NOUN | 10 |
Un eșantion de mărimea n este eșantion probabilist aleator dacă orice eșantion de mărimea n ales din același cadru are aceeași probabilitate să fie ales. | Un de mărimea n este eșantion probabilist aleator dacă orice eșantion de mărimea n ales din același cadru are aceeași probabilitate să fie ales. | Omission | noun with det | train-7995/2 | lemma=eșantion|upos=NOUN | 10 |
Un eșantion de mărimea n este eșantion probabilist aleator dacă orice eșantion de mărimea n ales din același cadru are aceeași probabilitate să fie ales. | Un eșantion de mărimea n este eșantion probabilist aleator dacă orice de mărimea n ales din același cadru are aceeași probabilitate să fie ales. | Omission | noun with det | train-7995/12 | lemma=eșantion|upos=NOUN | 10 |
Un eșantion de mărimea n este eșantion probabilist aleator dacă orice eșantion de mărimea n ales din același cadru are aceeași probabilitate să fie ales. | Un eșantion de mărimea n este eșantion probabilist aleator dacă orice eșantion de mărimea n ales din același are aceeași probabilitate să fie ales. | Omission | noun with det | train-7995/19 | lemma=cadru|upos=NOUN | 10 |
Un eșantion de mărimea n este eșantion probabilist aleator dacă orice eșantion de mărimea n ales din același cadru are aceeași probabilitate să fie ales. | Un eșantion de mărimea n este eșantion probabilist aleator dacă orice eșantion de mărimea n ales din același cadru are aceeași să fie ales. | Omission | noun with det | train-7995/22 | lemma=probabilitate|upos=NOUN | 10 |
Un eșantion probabilist aleator pentru care elementele sunt selectate dintr-un cadru în care elementele au aceeași probabilitate să fie alese se numește eșantion aleator simplu. | Un probabilist aleator pentru care elementele sunt selectate dintr-un cadru în care elementele au aceeași probabilitate să fie alese se numește eșantion aleator simplu. | Omission | noun with det | train-7996/2 | lemma=eșantion|upos=NOUN | 10 |
Un eșantion probabilist aleator pentru care elementele sunt selectate dintr-un cadru în care elementele au aceeași probabilitate să fie alese se numește eșantion aleator simplu. | Un eșantion probabilist aleator pentru care elementele sunt selectate dintr-un în care elementele au aceeași probabilitate să fie alese se numește eșantion aleator simplu. | Omission | noun with det | train-7996/12 | lemma=cadru|upos=NOUN | 10 |
Un eșantion probabilist aleator pentru care elementele sunt selectate dintr-un cadru în care elementele au aceeași probabilitate să fie alese se numește eșantion aleator simplu. | Un eșantion probabilist aleator pentru care elementele sunt selectate dintr-un cadru în care elementele au aceeași să fie alese se numește eșantion aleator simplu. | Omission | noun with det | train-7996/18 | lemma=probabilitate|upos=NOUN | 10 |
Un eșantion obținut în urma stratificării cadrului eșantionului și prin selectarea unui număr dat de elemente din fiecare strat se numește eșantion stratificat. | Un obținut în urma stratificării cadrului eșantionului și prin selectarea unui număr dat de elemente din fiecare strat se numește eșantion stratificat. | Omission | noun with det | train-7998/2 | lemma=eșantion|upos=NOUN | 10 |
Un eșantion obținut în urma stratificării cadrului eșantionului și prin selectarea unui număr dat de elemente din fiecare strat se numește eșantion stratificat. | Un eșantion obținut în urma stratificării cadrului eșantionului și prin selectarea unui dat de elemente din fiecare strat se numește eșantion stratificat. | Omission | noun with det | train-7998/13 | lemma=număr|upos=NOUN | 10 |
Unele dintre aceste noțiuni pot fi extinse pentru a deveni aplicabile șirurilor de elemente din spații mult mai generale. | Unele dintre aceste pot fi extinse pentru a deveni aplicabile șirurilor de elemente din spații mult mai generale. | Omission | noun with det | train-8000/4 | lemma=noțiune|upos=NOUN | 10 |
Unele dintre aceste noțiuni pot fi extinse pentru a deveni aplicabile șirurilor de elemente din spații mult mai generale. | Unele dintre aceste noțiuni pot fi extinse pentru a deveni aplicabile șirurilor de elemente din spații mult mai. | Omission | adj/adv compare | train-8000/19 | lemma=general|upos=ADJ | 13 |
Valoarea datei care apare cu cea mai mare frecvență într-o serie de distribuție de date statistice se numește mod. | Valoarea datei care apare cu cea mai frecvență într-o serie de distribuție de date statistice se numește mod. | Omission | adj/adv compare | train-8003/8 | lemma=mare|upos=ADJ | 13 |
Valoarea datei care apare cu cea mai mare frecvență într-o serie de distribuție de date statistice se numește mod. | Valoarea datei care apare cu cea mai mare frecvență într-o de distribuție de date statistice se numește mod. | Omission | noun with det | train-8003/12 | lemma=serie|upos=NOUN | 10 |
Clasa cu cea mai mare frecvență într-o serie de distribuție de date grupate se numește clasă modală. | Clasa cu cea mai frecvență într-o serie de distribuție de date grupate se numește clasă modală. | Omission | adj/adv compare | train-8004/5 | lemma=mare|upos=ADJ | 13 |
Clasa cu cea mai mare frecvență într-o serie de distribuție de date grupate se numește clasă modală. | Clasa cu cea mai mare frecvență într-o de distribuție de date grupate se numește clasă modală. | Omission | noun with det | train-8004/9 | lemma=serie|upos=NOUN | 10 |
Seria bimodală este o serie de distribuție de date grupate în care apar două clase modale, separate de clase cu frecvență mai joasă. | Seria bimodală este o de distribuție de date grupate în care apar două clase modale, separate de clase cu frecvență mai joasă. | Omission | noun with det | train-8005/5 | lemma=serie|upos=NOUN | 10 |
Seria bimodală este o serie de distribuție de date grupate în care apar două clase modale, separate de clase cu frecvență mai joasă. | Seria bimodală este o serie de distribuție de date grupate în care apar două clase modale, separate de clase cu frecvență mai. | Omission | adj/adv compare | train-8005/24 | lemma=jos|upos=ADJ | 13 |
Frecvența cumulată a unei clase este suma frecvențelor tuturor claselor cu valori mai mici (marca mai mică). | Frecvența cumulată a unei este suma frecvențelor tuturor claselor cu valori mai mici (marca mai mică). | Omission | noun with det | train-8006/5 | lemma=clasă|upos=NOUN | 10 |
Frecvența cumulată a unei clase este suma frecvențelor tuturor claselor cu valori mai mici (marca mai mică). | Frecvența cumulată a unei clase este suma frecvențelor tuturor claselor cu valori mai (marca mai mică). | Omission | adj/adv compare | train-8006/14 | lemma=mic|upos=ADJ | 13 |
Frecvența cumulată a unei clase este suma frecvențelor tuturor claselor cu valori mai mici (marca mai mică). | Frecvența cumulată a unei clase este suma frecvențelor tuturor claselor cu valori mai mici (marca mai). | Omission | adj/adv compare | train-8006/18 | lemma=mic|upos=ADJ | 13 |
Un titlu care identifică populația la care se referă; | Un care identifică populația la care se referă; | Omission | noun with det | train-8010/2 | lemma=titlu|upos=NOUN | 10 |
O scară orizontală pe care se identifică variabila X, valorile limitelor claselor, frontierele claselor, mărcile claselor. | O orizontală pe care se identifică variabila X, valorile limitelor claselor, frontierele claselor, mărcile claselor. | Omission | noun with det | train-8012/2 | lemma=scară|upos=NOUN | 10 |
O scară verticală pe care se identifică frecvențele pentru fiecare clasă. | O verticală pe care se identifică frecvențele pentru fiecare clasă. | Omission | noun with det | train-8013/2 | lemma=scară|upos=NOUN | 10 |
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 proporțională cu frecvența în cauză) se obține prin împărțirea frecvenței clasei la numărul total de elemente din setul de date. | Omission | noun with det | train-8014/6 | lemma=măsură|upos=NOUN | 10 |
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 de caracteristici numerice asociate unui set de date statistice sunt : parametrii tendinței centrale în cazul populațiilor și statistici ale tendinței centrale în cazul eșantioanelor. | Omission | noun with det | train-8015/2 | lemma=categorie|upos=NOUN | 10 |
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 de date statistice sunt : parametrii tendinței centrale în cazul populațiilor și statistici ale tendinței centrale în cazul eșantioanelor. | Omission | noun with det | train-8015/8 | lemma=set|upos=NOUN | 10 |
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 centrale în cazul eșantioanelor. | Omission | noun with det | train-8015/23 | lemma=tendință|upos=NOUN | 10 |
Întrucât aceștia au definiții analoage vom prezenta doar statistici ale tendinței centrale. | Întrucât aceștia au definiții analoage prezenta doar statistici ale tendinței centrale. | Omission | auxiliary | train-8016/6 | lemma=vrea|upos=AUX | 11 |
Întrucât aceștia au definiții analoage vom prezenta doar statistici ale tendinței centrale. | Întrucât aceștia au definiții analoage vom doar statistici ale tendinței centrale. | Omission | compound verb | train-8016/7 | lemma=prezenta|upos=VERB | 12 |
Întrucât aceștia au definiții analoage vom prezenta doar statistici ale tendinței centrale. | Întrucât aceștia au definiții analoage vom prezenta doar statistici ale centrale. | Omission | noun with det | train-8016/11 | lemma=tendință|upos=NOUN | 10 |
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 de date statistice {x1, x2,..., xn} este prin definiție suma acestor date împărțită la numărul datelor. | Omission | noun with det | train-8017/5 | lemma=set|upos=NOUN | 10 |
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 împărțită la numărul datelor. | Omission | noun with det | train-8017/23 | lemma=dată|upos=NOUN | 10 |
Aceste valori numerice descriu mărimea împrăștierii ori a variabilităților datelor. | Aceste numerice descriu mărimea împrăștierii ori a variabilităților datelor. | Omission | noun with det | train-8019/2 | lemma=valoare|upos=NOUN | 10 |
Aceste valori numerice descriu mărimea împrăștierii ori a variabilităților datelor. | Aceste valori numerice descriu mărimea împrăștierii ori a datelor. | Omission | noun with det | train-8019/9 | lemma=variabilitate|upos=NOUN | 10 |
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, iar cele care nu sunt grupate (sunt împrăștiate) vor avea o dispersie mai mare. | Omission | auxiliary | train-8020/4 | lemma=vrea|upos=AUX | 11 |
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 împrăștiere mică, iar cele care nu sunt grupate (sunt împrăștiate) vor avea o dispersie mai mare. | Omission | compound verb | train-8020/5 | lemma=avea|upos=VERB | 12 |
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 dispersie mai mare. | Omission | auxiliary | train-8020/19 | lemma=vrea|upos=AUX | 11 |
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) vor o dispersie mai mare. | Omission | compound verb | train-8020/20 | lemma=avea|upos=VERB | 12 |
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) vor avea o mai mare. | Omission | noun with det | train-8020/22 | lemma=dispersie|upos=NOUN | 10 |
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) vor avea o dispersie mai. | Omission | adj/adv compare | train-8020/24 | lemma=mare|upos=ADJ | 13 |
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 (H) și cea mai mică (L) valoare a valorilor xi dintr-un set de date. | Omission | adj/adv compare | train-8022/8 | lemma=mare|upos=ADJ | 13 |
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 (L) valoare a valorilor xi dintr-un set de date. | Omission | adj/adv compare | train-8022/15 | lemma=mic|upos=ADJ | 13 |
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 xi dintr-un set de date. | Omission | noun with det | train-8022/21 | lemma=valoare|upos=NOUN | 10 |
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 dintr-un de date. | Omission | noun with det | train-8022/25 | lemma=set|upos=NOUN | 10 |
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 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. | Omission | noun with det | train-8024/5 | lemma=parametru|upos=NOUN | 10 |
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 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. | Omission | noun with det | train-8024/7 | lemma=împrăștiere|upos=NOUN | 10 |
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 a împrăștierii și arată distanța medie la care se află o valoare a variabilei X față de media aritmetică. | Omission | noun with det | train-8024/16 | lemma=măsură|upos=NOUN | 10 |
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 și arată distanța medie la care se află o valoare a variabilei X față de media aritmetică. | Omission | noun with det | train-8024/18 | lemma=împrăștiere|upos=NOUN | 10 |
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 se află o a variabilei X față de media aritmetică. | Omission | noun with det | train-8024/28 | lemma=valoare|upos=NOUN | 10 |
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 se află o valoare a X față de media aritmetică. | Omission | noun with det | train-8024/30 | lemma=variabilă|upos=NOUN | 10 |
Mai există o cale de eliminare a reducerii deviațiilor. | Mai există o de eliminare a reducerii deviațiilor. | Omission | noun with det | train-8025/4 | lemma=cale|upos=NOUN | 10 |
Mai există o cale de eliminare a reducerii deviațiilor. | Mai există o cale de eliminare a deviațiilor. | Omission | noun with det | train-8025/8 | lemma=reducere|upos=NOUN | 10 |
Când aceste pătrate sunt adunate rezultatul este pozitiv. | Când aceste sunt adunate rezultatul este pozitiv. | Omission | noun with det | train-8027/3 | lemma=pătrat|upos=NOUN | 10 |
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 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. | Omission | noun with det | train-8030/2 | lemma=răspuns|upos=NOUN | 10 |
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 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. | Omission | noun with det | train-8030/5 | lemma=întrebare|upos=NOUN | 10 |
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 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. | Omission | noun with det | train-8030/19 | lemma=serie|upos=NOUN | 10 |
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 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. | Omission | noun with det | train-8030/29 | lemma=k|upos=NOUN | 10 |
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), unde k este un pozitiv oarecare mai mare ca 1. | Omission | noun with det | train-8030/54 | lemma=număr|upos=NOUN | 10 |
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), unde k este un număr pozitiv oarecare mai ca 1. | Omission | adj/adv compare | train-8030/58 | lemma=mare|upos=ADJ | 13 |
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 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%. | Omission | noun with det | train-8034/6 | lemma=serie|upos=NOUN | 10 |
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 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%. | Omission | noun with det | train-8034/20 | lemma=unitate|upos=NOUN | 10 |
Coeficientul de variație este o statistică relativă a dispersiei și se folosește la compararea dispersiei diferitelor variabile (caracteristici). | Coeficientul de variație este o relativă a dispersiei și se folosește la compararea dispersiei diferitelor variabile (caracteristici). | Omission | noun with det | train-8036/6 | lemma=statistică|upos=NOUN | 10 |
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 și se folosește la compararea dispersiei diferitelor variabile (caracteristici). | Omission | noun with det | train-8036/9 | lemma=dispersie|upos=NOUN | 10 |
Parametri și statistici ai poziției se folosesc pentru a descrie locația unei date în raport cu celelalte date. | Parametri și statistici ai se folosesc pentru a descrie locația unei date în raport cu celelalte date. | Omission | noun with det | train-8040/5 | lemma=poziție|upos=NOUN | 10 |
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 în raport cu celelalte date. | Omission | noun with det | train-8040/13 | lemma=dată|upos=NOUN | 10 |
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 cu celelalte. | Omission | noun with det | train-8040/18 | lemma=dată|upos=NOUN | 10 |
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 de date statistice distincte ordonate după mărime x1 < x2 <... < xn este numărul care împarte setul de date în două grupe egale ca număr. | Omission | noun with det | train-8042/5 | lemma=set|upos=NOUN | 10 |
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 pentru această. | Omission | noun with det | train-8043/26 | lemma=populație|upos=NOUN | 10 |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.