Noun:

ಗುಣಾಂಕ,

covariance ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ಉದಾಹರಣೆ:

Bluetoothಅನ್ನು ಬಳಸಲು, ಸಾಧನವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ Bluetooth ವೈಲಕ್ಷಣ್ಯತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹವರ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿ ಹೊಂದಿರಲೇಬೇಕು.

2 ಆವೃತ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಹಿಮ್ಮುಖ ಸಹವರ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಜುಲೈ 26, 2007ರಿಂದ Bluetooth SIGಯು ಅದನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ.

2ರೊಂದಿಗೆ ಹಿಮ್ಮುಖ ಸಹವರ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

0"ಕ್ಕೆ ತಮ್ಮ ಸಹವರ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾಗಿದೆ.

ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದ ಸಹವರ್ತಿತ್ವ ಅಥವಾ ಹಬ್ಬುವಿಕೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ, ಅವಶ್ಯಕ ತಾರ್ಕಿಕ ಅಪರಾಧೀನವಾಗಿಸುವಿಕೆಯಾದ "ವ್ಯಾಪ್ತಿ"ಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಮೇಲೆ ಅವರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿತು.

ಆದರೆ ಕೆಲ ಕಾಲಾ ನಂತರ ಅನ್ವಯ ಸಹವರ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಇತರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಮನಾರ್ಹ ಮಾರ್ಗಗಳು ಕಂಡುಬಂದವು.

ಇದು ಉಚಿತ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಯುನಿಕ್ಸ್ ಸಹವರ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವಲ್ಲಿ ಉತ್ತೇಜನ ನೀಡಿತು.

covariance's Usage Examples:

variables whose covariance is the identity matrix, meaning that they are uncorrelated and each have variance 1.

Conceptually it is a function of the sample size and the difference between the observed covariance matrix and the model covariance matrix.

T W Σ − 1 {\displaystyle W^{\mathrm {T} }W\Sigma ^{-1}} yields the whitened random vector Y {\displaystyle Y} with unit diagonal covariance.

{\displaystyle \sigma _{X}^{2}} consists of item variances and inter-item covariances.

{C}}W_{3}^{-1})\right]} {\begin{bmatrix}d"0"0"0"d"0"0"0"d\\\end{bmatrix}}} The vectorised covariance is C o v [ v e c ( C W p − 1 ) ] b ( I p ⊗ I p ) + c v e.

The matrices below are covariances when there are just three observations across time.

}}_{\mathbf {y} }}{n_{x}+n_{y}-2}}} is the unbiased pooled covariance matrix estimate (an extension of pooled variance).

the sense of mean (but not variance/autocovariance), where an initial differencing step (corresponding to the "integrated" part of the model) can be applied.

In Bayesian statistics, the Wishart distribution is the conjugate prior of the inverse covariance-matrix of a multivariate-normal.

that the class covariances are identical, so Σ 0 Σ 1 Σ {\displaystyle \Sigma _{0}\Sigma _{1}\Sigma } ) and that the covariances have full rank.

distributions and the expectations (or expected values), variances and covariances of such combinations.

{\displaystyle \mathbf {X} } , which is understood to be the matrix of covariances between the scalar components of X {\displaystyle \mathbf {X} } itself.

Synonyms:

variance,

Antonyms:

changelessness, sameness,