總和法則的意思、翻譯和例句

是什麼意思

「總和法則」是數學和統計學中一個重要的概念,主要用於計算多個數據或事件的總和。它的基本原則是將各個部分相加以得到整體的數值或結果。在概率論中,總和法則用於計算事件的總概率,特別是當事件可以分解為多個互斥事件時。總和法則在許多領域都有應用,比如數據分析、經濟學、物理學等。

依照不同程度的英文解釋

  1. Adding things together to find a total.
  2. The rule for finding the total of several numbers.
  3. A method to calculate the overall amount.
  4. A principle used to sum up different parts.
  5. A way to find the total by combining separate values.
  6. A mathematical rule for calculating the total of several components.
  7. A concept that allows for the aggregation of individual quantities.
  8. A foundational principle in mathematics for determining the sum of multiple elements.
  9. A systematic approach to compute the total from individual contributions.
  10. A mathematical guideline for summing distinct values to arrive at a cumulative total.

相關英文單字或片語的差別與用法

1:Sum Rule

用法:

在數學中,總和法則通常指的是將多個數字相加以得到一個總和的過程。這個概念在基本算術中非常常見,並且是計算的基礎之一。它不僅用於簡單的數字運算,也應用於更複雜的數學問題中,如統計學和概率論。

例句及翻譯:

例句 1:

根據總和法則,我們可以計算出這些數字的總和。

According to the sum rule, we can calculate the total of these numbers.

例句 2:

在這個問題中,使用總和法則是非常重要的。

Using the sum rule is very important in this problem.

例句 3:

學生們學習了如何應用總和法則來解決問題。

The students learned how to apply the sum rule to solve problems.

2:Addition Rule

用法:

這個術語通常用於描述將數字相加的過程,尤其是在概率論中,當計算兩個或多個事件的總概率時。它強調了將各部分相加以獲得一個整體結果的重要性。這個法則不僅限於數學,也適用於日常生活中的計算。

例句及翻譯:

例句 1:

在概率論中,我們使用加法法則來計算不同事件的總概率。

In probability theory, we use the addition rule to calculate the total probability of different events.

例句 2:

這個加法法則對於理解數據非常有幫助。

This addition rule is very helpful for understanding the data.

例句 3:

我們在這個問題中必須應用加法法則。

We must apply the addition rule in this problem.

3:Total Rule

用法:

這個術語可以用來描述計算最終結果的過程,特別是在處理多個數據集時。它強調了將所有部分加起來以獲得最終總和的必要性。這個法則在數據分析和報告中非常重要。

例句及翻譯:

例句 1:

這個總和法則幫助我們得出了最終的數據結果。

This total rule helped us arrive at the final data result.

例句 2:

在報告中,我們使用總和法則來顯示所有數據的總和。

In the report, we used the total rule to show the sum of all the data.

例句 3:

理解總和法則對於數據分析至關重要。

Understanding the total rule is crucial for data analysis.