"5 çarpı değişken" yerine, tek başına bir değişken koymaya çalışalım.Let's try to get a single variable here instead of a 5 times a variable.
Buraya bir kaç tane değişken koyalım.How do I know?
İşte şimdi kaancımızı satış ücreti değişkenine bağlı bir fonksiyona dönüştürdükSo we now, we've now expressed, we've now expressed, our profit as a function of selling price.
O senin aşk diye aynı şekilde değişken kanıtlamak.Lest that thy love prove likewise variable.
Yaptığımızı öyle bir şekilde yapıyoruz ki değişkenleri eliyoruz. -So what we could do, and we do it in such a way is that we eliminate variables.
Ancak buradaki terim A değişkeni için farzettiğimiz değere bağlı değildir.However, this term over here does not depend on what we assume for variable A.
Düşünüyorum da gerçekten değişkenlik riskiyle karşı karşıyayız.I think we have a real risk of instability.
Değişkenlik, esneklik, her gece yeniden oluşması, belki bunlar da öyledir.And its mutability, its flexibility, that it's rebuilt every night, perhaps. Absolutely.
Kültür değişkenliği hakkında düşünmek için haydi farklı bir metafor deneyelimTo think about culture variation, let's try a different metaphor.
İşte bu yüzden burada bu değişken var.And that's why we have this little term right over here.
Dolayısıyla buradaki değişken... ...bir milyon bölü on milyar... ...yani 1/10000 olacaktır.So this term right over here will be 1 million over 10 billion. So this will be 1 over 10 thousand.
Diyelim ki 3 kere x1 ikinci değişkenler grubumuz.And then let's just say it's 3 times x1 is the second tuple.
Bu bizim bir çeşit değişken halimiz.This is kind of our tuple form.
O, bütün değişken kişiliklerin altındaki ortak paydadır.That is the common denominator underneath all the changeful identities.
Scratch'de, bir değişken oluşturabilirsiniz,In Scratch, you can create something called a variable.
Şimdi ise değişkenleri öğrenmesi için bir neden vardı.Now he had a reason for learning variables.
Yalnızca, iki değişkenim, x ve y, kaldı.The two variables I have left are x and y.
Birkaç değişkenle iki kere kısmi integral aldığımız zaman, böyle şeyler olur. -These things happen when you do integration by parts twice with a bunch of variables.
Bu değişkene genelde böyle dendiği için n dedim.Calling this variable n is just a convention.
B hakkında bilgimiz var ama bizi asıl ilgilendiren A değişkeni.We know about B, but we really care about the variable A.
Biz hepimiz, çünkü bunun ne olduğunu bilmiyorum değişkenler, biz numaralarını kullanarak değiliz.We don't know what it is because we're using all variables, we're not using numbers.
Bu zor, değişken bir karşıtlık.This is a difficult, unstable binary.
O zaman, bu iki değişkeni nasıl dengelediklerini bulmak zorundayız.And so we have to figure out how they balance those two things.
Şimdi birkaç değişkeni tanımlayalım.So let's define some variables.
Hadi bir kez daha değişkenlerimizi tanımlayalım.So let's once again define our variables.
Şimdi ise değişkenleri yok etmek istiyoruz.So we now want to eliminate variables.
Öncelikle bazı değişkenler bulmamız gerek.So let's define some variables.
Bu değişkenleri gelişigüzel yazıyorum.I'm just arbitrarily creating these variables.
Bunlar farklı girdi değişkenleri.They are different entry variables.
Bu, bir değişken değil.It's not a variable.
Değişkenden farklı göstermek için, koyu renkle yazalım veya küçük bir vektör işareti koyalım. -So maybe we'll bold it, or we'll put a little vector sign there or something.
Tesadüfi değişkenimizi oluşturan deneyi devamlı olarak yapabiliriz.Because you can just keep on performing the experiment that generates the random variable.
Tesadüfi değişkenimizin beklenen değeri bu toplama eşittir.So the expected value of our random variable is equal to the sum.
Değişkenimizin beklenen değeri şuna eşit olmalı.That this should be equal to this.
Ve geriye kalan tesadüfi değişkenimiz X eşittir n çarpı p. -And so, we're left with the expected value of our random variable, X, is equal to n times p.
Tüm değişkenlere uymaz.It isn't true for any random variable, X.
Sadece olasılık dağılımı binom dağılım olan değişkenler için geçerlidir.Only true for random variable, X, whose probability distribution is the binomial distribution.
Yani, burada değişkenli bir ifade varsa, hata yaptınız demektir -So if you had some variables here you probably did something wrong.
Değişkenler ve katsayılar ayrı taraflarda toplandığı için hoşumuza giden bir yöntem. -But it's kind of useless in trying to figure out slope and y-intercept.
Buradaki değişkenleri daraltmak zorundayız.We have to constrain the variable values here.
Burada, biz sadece veya bağımsız değişken olarak y kullanılan giriş değişken olarak.Here, we just used y as the independent variable, or as the input variable.
Kütleyi, bu üç değişkenli fonksiyonun integralini alarak bulduk. -And we did that by integrating this 3 variable density function-- this function of 3 variables.
Kurgu yazdığımda ben bu belirsizliği ve değişkenliği sevgiyle kucaklıyorum.When I write fiction I cherish elusiveness and changeability.
Fonksiyonların bütün yaptığı iş iki farklı değişken arasında bir ilişki kurmaktır. -All a function is, is an association between two variables.
Bunlar benim 4 değişkenim.These are my four variables.
Ve şimdi üçüncü değişkene bakalım; Hemoglobin konsantrasyonu.Now what about the third variable, hemoglobin concentration.
Hatırlıyor olabilirsiniz, -"Y" GSMH için yazdığımız değişken.And you might remember GDP and we use Y as the variable for GDP.
Bu ağda 4 tane değişkenimiz var.In this network, we have 4 variables.
Ve bu iki değişkenin de çimenin ıslak olup olmadığı üzerine etkisi var.And those 2 variables in turn have an effect on whether the grass gets wet.
Şimdi bu değişken tanımlandığına göre, başka bir değişken daha seçebiliriz.Now that variable is defined, we can choose another variable.
"Yağmurlu" değişkenine bakın.Look at the Rain variable.
Bu denklem uygun verileri yerine koyarak, 18 bağımsız değişken içerir.And it contains 18 free parameters, OK, which we have to fit to the data.
Bu kategorilerin düşündüğümüzden çok daha fazla değişken olması beni geriyor.Understanding that these categories are really much more unstable than we thought makes me tense.
--bir değişken bulayım----let me define a variable--
Bu bir değişkendirAnd then x, that's as much as we can factor we don't know if x is prime or not.
Çevre şartları, duygular ve zihin halleri bu kadar değişken olabilir...This is how changeful the conditions of the environment, of the emotions and the mind can be.
Şimdilik mutlak değerin içindeki değişkeni düşünmeyelim. -So let's not even think about what's inside of the absolute value sign right now.
Burada, bir proxy, sıcaklık değişkenliği olarak kullanılır.Here, used as a proxy, temperature variability.
Şimdi doğal değişkenliği araştırmak için birçok yolumuz var.Now, we have many ways to study natural variability.
Bir kısmı çok büyük değişkenlik gösteriyor.Some of them show greater variability.