good_text
stringlengths
8
960
bad_text
stringlengths
9
963
error_family
stringclasses
2 values
error_type
stringclasses
6 values
uid
stringlengths
7
14
misc
stringlengths
50
107
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 frecvenței în cauză) se obține prin împărțirea frecvenței clasei la numărul total de elemente din setul de date.
MorphoRequired
Preposition Case
train-8014/9
feature=Case|good_value=Dir|bad_value=Obl|lemma=frecvență
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 împărțirii frecvenței clasei la numărul total de elemente din setul de date.
MorphoRequired
Preposition Case
train-8014/16
feature=Case|good_value=Dir|bad_value=Obl|lemma=împărțire
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 numărului total de elemente din setul de date.
MorphoRequired
Preposition Case
train-8014/20
feature=Case|good_value=Dir|bad_value=Obl|lemma=număr
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 din setului de date.
MorphoRequired
Preposition Case
train-8014/25
feature=Case|good_value=Dir|bad_value=Obl|lemma=set
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 cazului populațiilor și statistici ale tendinței centrale în cazul eșantioanelor.
MorphoRequired
Preposition Case
train-8015/18
feature=Case|good_value=Dir|bad_value=Obl|lemma=caz
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 în cazului eșantioanelor.
MorphoRequired
Preposition Case
train-8015/26
feature=Case|good_value=Dir|bad_value=Obl|lemma=caz
Întrucât aceștia au definiții analoage vom prezenta doar statistici ale tendinței centrale.
Întrucât aceștia aibă definiții analoage vom prezenta doar statistici ale tendinței centrale.
MorphoRequired
Indicative/Subjunctive
train-8016/3
feature=Mood|good_value=Ind|bad_value=Subj|lemma=avea
Întrucât aceștia au definiții analoage vom prezenta doar statistici ale tendinței centrale.
Întrucât aceștia au definiții analoage vom prezentat doar statistici ale tendinței centrale.
MorphoRequired
Compound Verb
train-8016/7
feature=Mood|good_value=Inf|bad_value=Part|lemma=prezenta
Întrucât aceștia au definiții analoage vom prezenta doar statistici ale tendinței centrale.
Întrucât aceștia au definiții analoage vom prezentând doar statistici ale tendinței centrale.
MorphoRequired
Compound Verb
train-8016/7
feature=Mood|good_value=Inf|bad_value=Ger|lemma=prezenta
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 la numărului datelor.
MorphoRequired
Preposition Case
train-8017/26
feature=Case|good_value=Dir|bad_value=Obl|lemma=număr
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 avut împrăștiere mică, iar cele care nu sunt grupate (sunt împrăștiate) vor avea o dispersie mai mare.
MorphoRequired
Compound Verb
train-8020/5
feature=Mood|good_value=Inf|bad_value=Part|lemma=avea
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 având împrăștiere mică, iar cele care nu sunt grupate (sunt împrăștiate) vor avea o dispersie mai mare.
MorphoRequired
Compound Verb
train-8020/5
feature=Mood|good_value=Inf|bad_value=Ger|lemma=avea
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 avut o dispersie mai mare.
MorphoRequired
Compound Verb
train-8020/20
feature=Mood|good_value=Inf|bad_value=Part|lemma=avea
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 având o dispersie mai mare.
MorphoRequired
Compound Verb
train-8020/20
feature=Mood|good_value=Inf|bad_value=Ger|lemma=avea
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 bazeze direct pe definiția modulului.
MorphoRequired
Indicative/Subjunctive
train-8021/12
feature=Mood|good_value=Ind|bad_value=Subj|lemma=baza
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 pe definiției modulului.
MorphoRequired
Preposition Case
train-8021/15
feature=Case|good_value=Dir|bad_value=Obl|lemma=definiție
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 folosească frecvent, el este o măsură a împrăștierii și arată distanța medie la care se află o valoare a variabilei X față de media aritmetică.
MorphoRequired
Indicative/Subjunctive
train-8024/10
feature=Mood|good_value=Ind|bad_value=Subj|lemma=folosi
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 arate distanța medie la care se află o valoare a variabilei X față de media aritmetică.
MorphoRequired
Indicative/Subjunctive
train-8024/20
feature=Mood|good_value=Ind|bad_value=Subj|lemma=arăta
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 afle o valoare a variabilei X față de media aritmetică.
MorphoRequired
Indicative/Subjunctive
train-8024/26
feature=Mood|good_value=Ind|bad_value=Subj|lemma=afla
Se poate pune întrebarea ce reprezintă ea în realitate?
Se poate pune întrebarea ce reprezinte ea în realitate?
MorphoRequired
Indicative/Subjunctive
train-8029/6
feature=Mood|good_value=Ind|bad_value=Subj|lemma=reprezenta
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 rezulte 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.
MorphoRequired
Indicative/Subjunctive
train-8030/15
feature=Mood|good_value=Ind|bad_value=Subj|lemma=rezulta
Rezultă în particular că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k = 2 unități de deviație standard față de medie este de cel puțin 75% din totalul de date.
Rezultă în particular că pentru orice serie de distribuție fracțiunea de date situată la cel mult k = 2 unități de deviație standard față de medie este de cel puțin 75% din totalului de date.
MorphoRequired
Preposition Case
train-8031/33
feature=Case|good_value=Dir|bad_value=Obl|lemma=total
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 teoremei precedentă ținând seama de faptul că șirurile de numere reale xn și yn sunt convergente dacă și numai dacă sunt șiruri Cauchy.
MorphoRequired
Preposition Case
train-8032/4
feature=Case|good_value=Dir|bad_value=Obl|lemma=teoremă
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 faptului că șirurile de numere reale xn și yn sunt convergente dacă și numai dacă sunt șiruri Cauchy.
MorphoRequired
Preposition Case
train-8032/9
feature=Case|good_value=Dir|bad_value=Obl|lemma=fapt
Dacă k = 3 atunci este 89% din totalul de date.
Dacă k = 3 atunci este 89% din totalului de date.
MorphoRequired
Preposition Case
train-8033/9
feature=Case|good_value=Dir|bad_value=Obl|lemma=total
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 regula 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%.
MorphoRequired
Preposition Case
train-8034/2
feature=Case|good_value=Obl|bad_value=Dir|lemma=regulă
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 folosească la compararea dispersiei diferitelor variabile (caracteristici).
MorphoRequired
Indicative/Subjunctive
train-8036/12
feature=Mood|good_value=Ind|bad_value=Subj|lemma=folosi
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 se studieze separat.
MorphoRequired
Indicative/Subjunctive
train-8039/22
feature=Mood|good_value=Ind|bad_value=Subj|lemma=studia
Quantilele sunt valori numerice care împart setul de date în q grupe egale.
Quantilele sunt valori numerice care împartă setul de date în q grupe egale.
MorphoRequired
Indicative/Subjunctive
train-8041/6
feature=Mood|good_value=Ind|bad_value=Subj|lemma=împărți
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 împartă setul de date în două grupe egale ca număr.
MorphoRequired
Indicative/Subjunctive
train-8042/23
feature=Mood|good_value=Ind|bad_value=Subj|lemma=împărți