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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
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 |
Parametru este o caracteristică numerică a unei populații. | Parametru este o numerică a unei populații. | Omission | noun with det | train-7990/4 | lemma=caracteristică|upos=NOUN | 10 |
Parametru este o caracteristică numerică a unei populații. | Parametru este o caracteristică numerică a unei. | Omission | noun with det | train-7990/8 | lemma=populație|upos=NOUN | 10 |
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 |
Un recensământ este o enumerare sau o listare a fiecărui element al populației împreună cu data (valoarea variabilei) corespunzătoare elementului. | Un este o enumerare sau o listare a fiecărui element al populației împreună cu data (valoarea variabilei) corespunzătoare elementului. | Omission | noun with det | train-7992/2 | lemma=recensământ|upos=NOUN | 10 |
Un recensământ este o enumerare sau o listare a fiecărui element al populației împreună cu data (valoarea variabilei) corespunzătoare elementului. | Un recensământ este o sau o listare a fiecărui element al populației împreună cu data (valoarea variabilei) corespunzătoare elementului. | Omission | noun with det | train-7992/5 | lemma=enumerare|upos=NOUN | 10 |
Un recensământ este o enumerare sau o listare a fiecărui element al populației împreună cu data (valoarea variabilei) corespunzătoare elementului. | Un recensământ este o enumerare sau o a fiecărui element al populației împreună cu data (valoarea variabilei) corespunzătoare elementului. | Omission | noun with det | train-7992/8 | lemma=listare|upos=NOUN | 10 |
Un recensământ este o enumerare sau o listare a fiecărui element al populației împreună cu data (valoarea variabilei) corespunzătoare elementului. | Un recensământ este o enumerare sau o listare a fiecărui al populației împreună cu data (valoarea variabilei) corespunzătoare elementului. | Omission | noun with det | train-7992/11 | lemma=element|upos=NOUN | 10 |
Un recensământ este o enumerare sau o listare a fiecărui element al populației împreună cu data (valoarea variabilei) corespunzătoare elementului. | Un recensământ este o enumerare sau o listare a fiecărui element al împreună cu data (valoarea variabilei) corespunzătoare elementului. | Omission | noun with det | train-7992/13 | lemma=populație|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 |
Eșantionul sistematic se construiește alegând fiecare al k-lea element din cadrul eșantionului. | Eșantionul sistematic se construiește alegând fiecare al-lea element din cadrul eșantionului. | Omission | noun with det | train-7997/8 | lemma=k|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 |
Eșantion cotă (sau eșantion proporțional) este un eșantion stratificat care se construiește prin selectarea unui număr de elemente din fiecare strat după o anumită cotă sau proporțional cu mărimea stratului. | Eșantion cotă (sau eșantion proporțional) este un stratificat care se construiește prin selectarea unui număr de elemente din fiecare strat după o anumită cotă sau proporțional cu mărimea stratului. | Omission | noun with det | train-7999/10 | lemma=eșantion|upos=NOUN | 10 |
Eșantion cotă (sau eșantion proporțional) este un eșantion stratificat care se construiește prin selectarea unui număr de elemente din fiecare strat după o anumită cotă sau proporțional cu mărimea stratului. | Eșantion cotă (sau eșantion proporțional) este un eșantion stratificat care se construiește prin selectarea unui de elemente din fiecare strat după o anumită cotă sau proporțional cu mărimea stratului. | Omission | noun with det | train-7999/18 | lemma=număr|upos=NOUN | 10 |
Eșantion cotă (sau eșantion proporțional) este un eșantion stratificat care se construiește prin selectarea unui număr de elemente din fiecare strat după o anumită cotă sau proporțional cu mărimea stratului. | Eșantion cotă (sau eșantion proporțional) este un eșantion stratificat care se construiește prin selectarea unui număr de elemente din fiecare strat după o anumită sau proporțional cu mărimea stratului. | Omission | noun with det | train-7999/27 | lemma=cotă|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 |
Frecvența f (din coloana a doua) arată de câte ori apare valoarea variabilei x în setul de date. | Frecvența f (din coloana a doua) arată de câte apare valoarea variabilei x în setul de date. | Omission | noun with det | train-8001/12 | lemma=oară|upos=NOUN | 10 |
Seria de distribuție este un ansamblu de două șiruri finite dintre care primul este șirul elementelor distincte din setul de date statistice sau șirul claselor obținute prin gruparea elementelor din setul de date statistice, iar cel de-al doilea este șirul de frecvențe corespunzătoare. | Seria de distribuție este un de două șiruri finite dintre care primul este șirul elementelor distincte din setul de date statistice sau șirul claselor obținute prin gruparea elementelor din setul de date statistice, iar cel de-al doilea este șirul de frecvențe corespunzătoare. | Omission | noun with det | train-8002/6 | lemma=ansamblu|upos=NOUN | 10 |
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 |
Tabelele statistice sunt foarte variate și se folosesc pentru ordonarea datelor statistice dintr-un set de date în vederea aplicării metodelor de calcul și de interpretare statistică. | Tabelele statistice sunt foarte variate și se folosesc pentru ordonarea datelor statistice dintr-un de date în vederea aplicării metodelor de calcul și de interpretare statistică. | Omission | noun with det | train-8007/15 | lemma=set|upos=NOUN | 10 |
Graficele de reprezentare a seriilor statistice fără grupare se numesc diagrame. | Graficele de reprezentare a statistice fără grupare se numesc diagrame. | Omission | noun with det | train-8008/5 | lemma=serie|upos=NOUN | 10 |
O histogramă are următoarele componente: | O are următoarele componente : | Omission | noun with det | train-8009/2 | lemma=histogramă|upos=NOUN | 10 |
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 |
Deviația standard a fost definită cu o formulă. | Deviația standard fost definită cu o formulă. | Omission | auxiliary | train-8028/3 | lemma=avea|upos=AUX | 11 |
Deviația standard a fost definită cu o formulă. | Deviația standard a fost cu o formulă. | Omission | compound verb | train-8028/5 | lemma=defini|upos=VERB | 12 |
Deviația standard a fost definită cu o formulă. | Deviația standard a fost definită cu o. | Omission | noun with det | train-8028/8 | lemma=formulă|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 |
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 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. | Omission | noun with det | train-8031/7 | lemma=serie|upos=NOUN | 10 |
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 = 2 unități de deviație standard față de medie este de cel puțin 75% din totalul de date. | Omission | noun with det | train-8031/17 | lemma=k|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 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.