strongly distribution-free - signification, définition, traduction, prononciation
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strongly distribution-free (anglais) - signification, définition, traduction, prononciation


Partie du discours

L'expression "strongly distribution-free" est généralement utilisée en tant qu'adjectif dans les contextes statistiques et mathématiques.

Transcription phonétique

/ˈstrɔːŋli dɪstrɪˈbjuːʃən friː/

Options de traduction en Français

Signification et utilisation

L'expression "strongly distribution-free" se réfère à un concept statistique qui désigne des méthodes ou des résultats qui ne dépendent pas des hypothèses concernant la distribution sous-jacente des données. Cela signifie que les conclusions tirées sont robustes même si les données ne suivent pas une distribution spécifique, comme la normale. Ce terme est fréquemment employé dans les discussions sur les tests statistiques, les méthodes d'estimation, ou les analyses des données.

Utilisation

L'utilisation de "strongly distribution-free" est principalement observée dans un contexte écrit, comme dans des articles de recherche, des thèses, ou des livres de statistiques, bien qu'elle puisse également apparaître dans des discussions orales parmi des statisticiens et chercheurs.

Exemple de phrases

Expressions idiomatiques

Bien que l'expression "strongly distribution-free" ne soit pas couramment utilisée dans les idiomes, elle est souvent intégrée dans des discussions techniques et scientifiques. Voici quelques phrases illustratives :

Étymologie

L'expression "strongly distribution-free" est composée de trois éléments : - "strongly" vient de l'adjectif "strong", signifiant puissant ou rigoureux, avec le suffixe "-ly" qui en fait un adverbe. - "distribution" vient du latin "distributio", signifiant répartition ou partage. - "free" signifie littéralement sans contrainte ou limitation.

Synonymes et Antonymes

Synonymes

Antonymes

En résumé, "strongly distribution-free" est une expression essentielle en statistiques qui met l'accent sur la robustesse des méthodes d'analyse face à l'incertitude liée aux distributions de données.



25-07-2024