Word: Probability Distribution
Meaning: संभावना वितरण
Pronunciation: प्रोबेबिलिटी डिस्ट्रीब्यूशन
Short Description:
English: Probability distribution refers to a statistical function that describes the likelihood of different outcomes in an experiment or a random event.
Hindi: संभावना वितरण एक सांख्यिकीय कार्य है जो किसी प्रयोग या यादृच्छिक घटना के विभिन्न परिणामों की संभावना का वर्णन करता है।
Examples in Sentences:
S.No. | English Sentence | Hindi Translation |
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1 | The probability distribution of dice rolls is uniform. | पासे के रोल की संभावना वितरण समान है। |
2 | In a normal distribution, most data points lie close to the mean. | सामान्य वितरण में, अधिकांश डेटा बिंदु औसत के पास होते हैं। |
3 | The professor explained the probability distribution of test scores. | प्रोफेसर ने परीक्षा अंकों के संभावना वितरण की व्याख्या की। |
4 | The probability distribution can be visualized as a bell curve. | संभावना वितरण को घंटी के आकार के वक्र के रूप में चित्रित किया जा सकता है। |
5 | A binomial probability distribution describes success or failure. | बायनॉमीयल संभावना वितरण सफलता या असफलता का वर्णन करता है। |
6 | The distribution of rainfall over the month follows a normal probability distribution. | महीने भर की वर्षा का वितरण सामान्य संभावना वितरण का पालन करता है। |
7 | The stock market exhibits a probability distribution of returns over time. | शेयर बाजार समय के साथ लाभ की संभावना वितरण प्रदर्शित करता है। |
8 | The data follows a uniform probability distribution in this case. | इस मामले में डेटा समान संभावना वितरण का पालन करता है। |
9 | The probability distribution helps in predicting future events based on historical data. | संभावना वितरण ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने में मदद करता है। |
10 | In certain games, the probability distribution can determine the odds of winning. | कुछ खेलों में, संभावना वितरण जीतने के अवसरों का निर्धारण कर सकता है। |
Short Story:
A data scientist was studying the outcomes of flipping a coin. She used a probability distribution to predict the chances of getting heads or tails. After running the experiment hundreds of times, she confirmed that the distribution was nearly equal, with a 50% chance for each side, which reinforced the theory behind fairness in coin tossing.