{ "1st-stdev": "1. standarta novirze", "2nd-stdev": "2. standarta novirze", "action-required": "Nepieciešamā rīcība", "actions": "darbības", "add-elbow-plot": "Pievienojiet elkoņa gabalu klasteru skaita izvēlei", "addition": "Papildinājums", "aggregation-mode": "Agregācijas režīms", "alternate-color-scheme": "Alternatīvā krāsu shēma", "and": "un", "attach-clusters-table": "Pievienojiet klasterus tabulai?", "axis-label-rotation": "Ass etiķetes rotācija", "bandwidth-adjustment": "Joslas platuma regulēšana", "Bar Chart": "Svītru diagramma", "Bar Chart-description": "Svītru diagramma ir grafiks, kurā kategoriski dati tiek attēloti taisnstūra joslu veidā, un joslu augstums ir proporcionāls katras kategorijas biežumam. Grupējot pēc otra mainīgā lieluma, joslu diagramma kļūst par grupētu joslu diagrammu, kurā katrai kategorijai tiek parādītas vairākas joslas. Alternatīvs risinājums ir salikt joslas vienu virs otras; šajā gadījumā diagrammu sauc par saliktu joslu diagrammu.", "bars-represent": "Stabiņi attēlo:", "bin-quantitative": "Kvantitatīvos mainīgos pārvērst kategoriskajos", "bin-transformer-header": "Izveidot jaunu mainīgo lielumu, iedalot kvantitatīvo mainīgo lielumu kategorijās", "binning-strategy": "Šķirošanas stratēģija:", "bins": "Tvertnes", "boolean-and": "A &&B ir true, ja gan A, gan B ir true", "boolean-not": "!A ir true, ja A nav true", "boolean-or": "A || B vērtība ir true, ja A vai B ir true", "Box Plot": "Kastes diagramma", "Box Plot-description": "Kastes un vīkšķu diagramma ir kvantitatīvu datu attēlojums. Katram mainīgajam lielumam kastes diagrammā ir attēlots tā 25% kvantils (vērtība, kas ir lielāka par 25% datu), mediāna un 75% kvantils kā kaste. Fišeri sniedzas līdz apakšējai robežai pie vismazākās izlases vērtības, kas ir mazāka par Q1, bet lielāka par (Q1 - 1,5*IQR), un līdz analoģiski noteiktai augšējai robežai.", "calculate": "Aprēķiniet", "categorical": "Kategorisks:", "categorical-transformer-header": "Izveidot jaunu mainīgo, pārdēvējot vai apvienojot kategorijas", "category-of-interest": "Interešu kategorija:", "center-values-subtract-the-mean": "Centra vērtības (= atņemt vidējo)?", "central-tendency-measures": "Centrālās tendences pasākumi", "change-tree-features": "Mainīt koka funkcijas...", "Chi-square Independence Test-description": "Tests, ar kuru nosaka, vai pastāv saistība starp diviem kategoriskiem mainīgajiem.", "Chi-squared Independence Test": "Neatkarības tests pēc Chi-kvadrāta", "Chi-squared-description": "Chi-kvadrāta sadalījums ir nepārtraukts varbūtības sadalījums ar vienu parametru - veselu skaitli, kas apzīmē tā brīvības pakāpes.", "choose-category-labels": "Izvēlieties kategoriju marķējumus intervālu bīniem", "clear-all": "Notīrīt visu", "clear-data": "Notīrīt datus", "clear-plots": "Skaidri zemes gabali", "close": "Aizvērt", "close-tutorial": "Aizvērt pamācību", "closing-parenthesis": "Noslēdzošie iekavās", "color": "Krāsa", "column-to-sample-from": "Kolonna, no kuras ņemt paraugus", "column-variable": "Kolonnas mainīgais:", "columns": "Kolonnas", "common-x-axis": "Kopējā x-ass?", "common-y-axis": "Kopējā y ass?", "components-to-add": "# datu tabulai pievienojamie komponenti", "confidence-level": "Uzticamības līmenis", "Contingency Table": "Neparedzēto gadījumu tabula", "Contingency Table-description": "Kontingences tabulā ir redzamas divu kategorisku mainīgo lielumu absolūtās vai relatīvās frekvences kopā ar to kopsummām rindās un kolonnās.", "contingency-table-group-tooltip": "Izveidot kontingences tabulu katrai izvēlētā grupēšanas mainīgā kategorijai.", "Contour Chart": "Kontūru diagramma", "Contour Chart-description": "Kontūru diagrammu var izmantot, lai attēlotu divu kvantitatīvo mainīgo kopīgo sadalījumu. Tas attēlo trīsdimensiju virsmu, divdimensiju režģī attēlojot konstantus griezumus, ko sauc par kontūrām.", "correlation": "Korelācija", "Correlation": "Korelācija", "Correlation Matrix": "Korelācijas matrica", "Correlation Test": "Korelācijas tests", "Correlation Test-description": "Tests, ko izmanto, lai novērtētu Pīrsona korelāciju starp diviem mainīgajiem lielumiem, kas mēra lineāro saistību starp tiem.", "correlation-matrix": "Korelācijas matrica", "count": "Count", "counts": "Skaitļi", "create-filtered-dataset": "Izveidot filtrētu datu kopu", "create-filtered-dataset-tooltip": "Izveidot jaunu datu kopu no pašlaik aktīvajiem filtriem", "create-groups": "Izveidot grupas (piemēram, mācību un testa kopas sadalīšanai vai savstarpējai validācijai).", "create-new-variable": "Izveidot jaunu mainīgo", "customize-color": "Pielāgot krāsu", "data": "Dati", "data-driven": "Uz datiem balstīts", "Data-driven-description": "Neparametrisks kodola blīvuma novērtējums, kas nav iegūts no statistiskā sadalījuma ar parametriem, bet aprēķināts no datiem.", "data-empty": "Datu kopa ir tukša.", "data-explorer": "Datu pārlūks", "decimal-places": "decimālzīme(-es).", "Decision Tree": "Lēmumu koks", "Decision Tree-description": "Izveidojiet lēmumu koku regresijas vai klasifikācijas problēmai. Kvantitatīvām atbildēm katrā algoritma iterācijā dati tiek sadalīti pēc mainīgā lieluma, kas rada sadalījumus ar vislielāko atbildes dispersijas samazinājumu. Attiecībā uz kategoriskām atbildēm datus sadala pēc pazīmes, kas rada vislielāko informācijas ieguvumu (ko mēra vai nu kā Džini indeksu, vai kā entropiju).", "delete": "Dzēst", "description": "Apraksts", "difference-means": "vidējo vērtību starpības vērtība", "difference-proportions": "proporciju starpības vērtība", "digits-after-decimal-snap": "ciparus pēc decimālpunkta, lai pieslēgtu pie", "direction": "Virziens:", "display": "Displejs:", "display-density": "Rādīt blīvumu, nevis skaitļus", "distance": "Attālums", "division": "Nodaļa", "drag-red-bars": "Velciet sarkano(-ās) vertikālo(-ās) joslu(-as), lai mainītu pārtraukuma punktus.", "drag-table": "Velciet tabulu", "end": "Izbeigt", "enter-formula": "Ievadiet formulu...", "entire-dataset-used": "Visa datu kopa, kas izmantota izejas datu izveidei.", "example": "Piemērs", "example-description-calculation": "reiziniet vērtības <1>{{variable}} ar <3>9/5 un pieskaita <5>32", "example-description-exponential": "Mainīgā dabiskā eksponenciālā funkcija <1>{{variable}}", "example-description-multiply": "Mainīgo vērtību reizināšana <1>{{first}} un <3>{{second}}", "Excess Kurtosis": "Pārmērīga kurtoze", "excess-kurtosis": "Pārmērīga kurtoze", "exp-tooltip": "`exp( x ):` Dabiskā eksponenciālā funkcija.", "explanatory-variable": "Paskaidrojošais mainīgais (X):", "Exponential-description": "Eksponenciālais sadalījums ir nepārtraukts varbūtības sadalījums ar vienu parametru - ātruma parametru, kas ir apgrieztais vidējais lielums. To bieži izmanto, lai modelētu laiku starp notikumiem sistēmā.", "expression": "Izteiksme", "filtered-data": "Filtrētie dati", "filtered-data-tooltip": "Noklikšķiniet, lai pārslēgtu aktīvo filtru rādīšanu", "First Quartile": "Pirmā kvartile", "first-quartile": "Pirmā kvartile", "first-variable": "Pirmais mainīgais lielums:", "Five-Number Summary": "Piecu skaitļu kopsavilkums", "five-number-summary": "Piecu skaitļu kopsavilkums", "flip-coordinates": "Flip koordinātas", "formula-transformer-example-intro": "Lai izveidotu jaunu mainīgo, izmantojiet formulas teksta apgabalu. Tālāk tabulā ir ilustrēti daži izmantošanas gadījumi:", "formula-transformer-header": "Jauna mainīgā izveide kā esošo mainīgo funkcija", "freq-table-group-by-tooltip": "Izveidot biežumu tabulu katrai izvēlētā grupēšanas mainīgā kategorijai.", "frequencies": "Frekvences", "Frequency Table": "Biežuma tabula", "Frequency Table-description": "Biežumu tabula ir tabula, kas attēlo kategoriskā mainīgā lieluma vērtību absolūtos vai relatīvos biežumus.", "fullscreen-display": "Pilnekrāna ekrāns", "function": "Funkcija", "generate": "Izveidot", "generate-random-data": "Izlases datu ģenerēšana", "greater-or-equal": "Lielāks par vai vienāds ar", "greater-than": "Lielāks par", "group-by": "Grupas autors:", "group-by-statistics-tooltip": "Aprēķināt statistiku(-as) atsevišķi novērojumiem no katras vienas vai divu grupēšanas mainīgo(-o) kategorijas.", "group-proportion": "Grupas proporcija", "group-transformer-header": "Izveidot grupu mainīgos (piemēram, mācību/pārbaudes kopas sadalīšanai vai savstarpējai validācijai).", "group-variable-must-be-different": "Pārliecinieties, ka grupas mainīgais vai otrais mainīgais nav vienāds ar jūsu interesējošo mainīgo.", "grouping-variable": "Grupas mainīgais lielums:", "groups": "Grupas:", "Heat Map": "Siltuma karte", "Heat Map-description": "Kvantitatīvo mainīgo datu displejs, kurā datu vērtības tiek attēlotas kā krāsas. Reģioni ar daudziem novērojumiem ir iekrāsoti sarkanā krāsā, bet reģioni bez novērojumiem ir iekrāsoti tumši zilā krāsā.", "hide-example-guide": "Paslēpt piemēru rokasgrāmatu", "hide-toolbox": "Paslēpt rīku kastīti", "Hierarchical Clustering": "Hierarhiskā klasterizācija", "Histogram": "Histogramma", "Histogram-description": "Histogramma ļauj vizualizēt kvantitatīva mainīgā lieluma sadalījumu. Lai izveidotu histogrammu, novēroto vērtību diapazonu sadala dažādos, nepārklājošos intervālos, ko sauc par \"biņiem\"; katra bina augstums atbilst tam, cik daudz novērojumu ir šajā binā.", "history": "Vēsture", "impurity-measure": "Piemaisījumu mērījums", "include-intercept": "Iekļaut pārtveršanu?", "initialization-method": "Inicializācijas metode", "insert-break-line": "Ievietot pārtraukuma līniju", "interaction": "Mijiedarbība", "interactions-functions": "Mijiedarbība, Transformācijas (piem., sqrt), Funkcijas", "Interquartile Range": "Starpkvartiļu diapazons", "interquartile-range": "Starpkvartiļu diapazons", "Interval Plot": "Intervāla diagramma", "Interval Plot-description": "Intervālu diagramma parāda grupu vidējo vērtību ticamības intervālus un ļauj vizuāli salīdzināt kvantitatīvā mainīgā lieluma vidējos lielumus dažādās grupās.", "jitter-x-axis": "Jitter X ass", "jitter-y-axis": "Jitter Y ass", "kmeans": "kmeans", "kmeans-description": "Algoritms novērojumu sadalīšanai k klasteros, iteratīvi piešķirot tos klasterim ar tuvāko vidējo vērtību.", "Kruskal-Wallis Test": "Kruskala-Valisa tests", "Kruskal-Wallis Test-description": "Kruskala-Vaļļa rangu summas tests novērtē vairāku paraugu nulles hipotēzi, ka to mediānas ir vienādas. Kruskala-Volisa tests ir neparametrisks tests, kas neprasa, lai dati būtu sadalīti normāli.", "label": "Etiķete", "labels": "Etiķetes", "LASSO": "LASSO", "LASSO-description": "Pielāgojiet regresijas modeli, kurā nenulles regresijas koeficienti tiek sodīti, izmantojot L1 regulēšanas sodu. LASSO veic automātisku modeļa atlasi, jo tā samazinās dažu mainīgo regresijas koeficientus līdz nullei.", "latitude": "Platums:", "leave-note": "Atstājiet piezīmi", "Line Plot": "Line Plot", "Line Plot-description": "Lineāro diagrammu var izmantot, lai attēlotu vienu kvantitatīvu mainīgo vai divu kvantitatīvu mainīgo attiecību kā skaitļu līniju. Ja x asij nav norādīts neviens mainīgais lielums, y ass mainīgā lieluma vērtības tiek attēlotas atbilstoši to indeksiem datu tabulā.", "linkage": "Saikne", "ln-tooltip": "`ln( x ):` Dabiskais logaritms.", "location-encoding": "Atrašanās vietas kodēšana", "locations": "Atrašanās vietas:", "Logistic Regression": "Loģistiskā regresija", "longitude": "Ģeogrāfiskais garums:", "lower": "Apakšējā", "Map": "Karte", "Map-description": "Ģeotelpiskās informācijas attēlošana kartē, izmantojot ģeogrāfisko platumu un garumu vai valsts/valsts nosaukumu.", "max": "Max", "Max": "Max", "max-tooltip": "`max( a, b, ... )`: Lielākais no a, b, ...", "maximum-tree-depth": "Maksimālais koka dziļums", "mean": "Vidējais", "Mean": "Vidējais", "mean-tooltip": "`vidējais( a, b, ... )`: vidējais no a, b, ...", "median": "Mediāna", "Median": "Mediāna", "method": "Metode", "min": "Min", "Min": "Min", "min-obs-leafs": "Minimālais novērojumu skaits lapu mezglos", "min-tooltip": "`min( a, b, ... )`: Mazākais no a, b, ...", "mode": "Režīms", "models": "Modeļi", "more": "Vairāk", "Mosaic Plot": "Mozaīkas gabals", "Mosaic Plot-description": "Lai vizualizētu divus vai vairākus kategoriskus mainīgos lielumus, var izmantot mozaīkas diagrammu. Laukumu laukumiņi attēlā ir proporcionāli izvēlētā mainīgā lieluma kontingences tabulas šūnu biežumam.", "Multiple Linear Regression": "Vairākkārtēja lineārā regresija", "Multiple Linear Regression-description": "Paredzēt kvantitatīvu atbildes mainīgo, izmantojot vienu vai vairākus skaidrojošos mainīgos.", "multiplication": "Reizināšana", "Naive Bayes": "Naivās Bejas metodes", "name-new-variable": "Jaunā mainīgā nosaukums", "new": "Jauns", "new-variable-appended": "Jaunais mainīgais tiks pievienots datu tabulai kā jauna sleja.", "no-plots-yet": "Pagaidām nav izveidots neviens zemes gabals...", "Normal-description": "Normālais sadalījums ir nepārtraukts varbūtības sadalījums ar vidējo vērtību un standartnovirzi. Tam ir zvanveida līkne, un tas ir visbiežāk izmantotais sadalījums nepārtrauktiem mainīgajiem.", "not": "ne", "number-of-clusters": "Klasteru skaits", "number-of-groups": "Grupu skaits", "number-of-observations": "Novērojumu skaits", "number-of-observations-tooltip": "Izveidot pielāgotu novērojumu skaitu (sākot no indeksa 0)", "number-of-trees": "Koku skaits", "old": "Vecais", "omit-missing": "Izlaist trūkstošās vērtības", "omit-missing-tooltip": "Ja nav atzīmēts, rezultāts būs nulle, ja mainīgais satur trūkstošās vērtības.", "One-Sample Mean Test": "Vienas izlases vidējās vērtības tests", "One-Sample Mean Test-description": "Kvantitatīva mainīgā lieluma vidējās vērtības tests.", "One-Sample Proportion Test": "Vienas izlases proporciju tests", "One-Sample Proportion Test-description": "Kvalitatīva mainīgā lieluma izvēlētās kategorijas īpatsvara tests.", "One-Way ANOVA": "Vienvirziena ANOVA", "One-Way ANOVA-description": "Vienvirziena dispersijas analīze pārbauda vidējo vērtību vienlīdzību vairākās grupās.", "open-parenthesis": "Atvērtie iekavas", "open-shared-plots": "Atvērt koplietošanas zemes gabalus", "optional-second-variable": "Otrais mainīgais (pēc izvēles):", "or": "vai", "order-direction": "Pasūtījuma virziens:", "order-outer-groups": "Ārējo grupu pasūtījums", "order-x-axis": "Pasūtījuma x-ass", "orientation": "Orientācija:", "other-location-measures": "Citi atrašanās vietas pasākumi", "others-actions": "Citu darbības", "outcome-y": "Rezultāts (Y):", "output": "Izvades", "output-model": "Modeļa izeja", "output-table": "Tabulas izeja", "output-test": "Testa rezultāti", "overlay-density-lines": "Pārklājuma blīvuma līnija(-as)", "overlay-observations": "Pārklājuma novērojumi?", "overlay-points": "Pārklājuma punkti?", "overlay-regression-line": "Pārklājuma regresijas līnija?", "own-actions": "Pašu darbības", "PCA": "Galvenās komponentes analīze", "PCA-description": "Algoritms iespējami korelētu mainīgo novērojumu pārvēršanai lineāri nekorelētās galvenajās komponentēs.", "Pie Chart": "Apļa diagramma", "Pie Chart-description": "Statistiskais displejs kategoriskiem datiem. Katras pīrāga šķēles loka garums ir proporcionāls attiecīgās kategorijas daudzumam. Alternatīvs kategorisko datu attēlojums ir joslu diagramma.", "pie-sizes-represent": "Pīrāgu izmēri attēlo:", "plot-shared": "Koplietojamais zemes gabals.", "plot-shared-message": "Jūs esat veiksmīgi kopīgojis savu zemes gabalu.", "plots": "Zemes gabali", "power-tooltip": "`power( bāze, eksponents )`: bāze, kas palielināta līdz eksponenta lielumam.", "predictors-to-check": "# prediktori, kas jāpārbauda katrā sadalījumā", "predictors-x": "Prediktori (X):", "proportion": "proporcionālā vērtība", "proportions-add-one": "Proporcijām jābūt vienādām ar vienu.", "QQ Plot": "QQ zemes gabals", "QQ Plot-description": "QQ (kvantiļu-kvantiļu) diagramma ļauj salīdzināt parauga sadalījumu ar standarta sadalījumu (parasti normālo sadalījumu). Novirzes no uz diagrammas uzzīmētās 45 grādu atskaites līnijas norāda, cik ļoti paraugs atšķiras no atskaites sadalījuma.", "quantile": "Kvantiļi", "Quantile": "Kvantiļi", "quantiles": "Kvantiļi:", "quantiles-placeholder": "Ievadiet kvantiļus, lai aprēķinātu...", "quantiles-tooltip": "Ievadiet jebkuru skaitli no nulles līdz vienotajam", "quantitative": "Kvantitatīvs:", "questions": "Jautājumi", "Random Forest": "Gadījuma mežs", "range": "Diapazons", "Range": "Diapazons", "relationship-measures": "Attiecību pasākumi", "relative-frequencies-inside-each-group": "Relatīvās frekvences katrā grupā", "relative-frequency": "Relatīvais biežums", "rename-or-combine": "Pārdēvēt vai apvienot kategorijas", "report": "Ziņojums", "report-relative-frequencies": "Ziņot par relatīvajām frekvencēm", "restore-dataset": "Datu kopas atjaunošana", "restore-dataset-tooltip": "Datu kopas atjaunošana ar dotajiem filtriem datu tabulā", "restore-original-dataset": "Sākotnējā datu kopas atjaunošana", "restore-original-dataset-tooltip": "Atjaunot sākotnējo datu kopu ar visiem novērojumiem", "round-tooltip": "`round( x )`: Noapaļo skaitli līdz tuvākajam veselam skaitlim.", "row-variable": "Rindu mainīgais:", "sample-from-columns": "Paraugs no kolonnām", "sample-with-replacement": "Paraugs ar aizstāšanu", "scale-values": "Vērtību skala (= dalīt ar standartnovirzi)?", "Scatterplot": "Izkliedes diagramma", "Scatterplot Matrix": "Izkliedes matrica", "Scatterplot Matrix-description": "Izkliedes diagrammas matrica ir izkliedes diagrammu režģis, kas vizualizē attiecības starp jebkuriem diviem mainīgajiem no izvēlētā kvantitatīvo mainīgo kopuma.", "Scatterplot-description": "Izkliedes diagrammu izmanto, lai attēlotu divu kvantitatīvu mainīgo lielumu vērtības Dekarta koordinātu sistēmā. Šajā implementācijā uz diagrammas var attēlot trīs papildu mainīgos lielumus: Katram novērojumam atbilstošo punktu krāsa un veids var atspoguļot kategoriskus mainīgos lielumus, un punktu lieluma noteikšanai var izvēlēties kvantitatīvu mainīgo lielumu. Ja katram novērojumam ir tekstuāls identifikators, to var attēlot kā etiķeti blakus punktiem. Ir iespējams arī pārklāt lineāru un/vai izlīdzinātu regresijas līniju.", "scope": "Darbības joma:", "score-threshold-for-split": "Punktu slieksnis sadalīšanai", "second-variable": "Otrais mainīgais lielums:", "second-variable-statistic-tooltip": "Otrais mainīgais lielums divdimensiju statistikas aprēķināšanai", "select-grouping-or-second-variable": "Lūdzu, izvēlieties vai nu grupēšanas mainīgo, vai otru mainīgo, ar kuru salīdzināt {{var}}.", "select-name": "Lūdzu, ievadiet nosaukumu (bez atstarpēm un punktiem)...", "select-quantitative-categorical": "Lūdzu, izvēlieties, kuri mainīgie ir uzskatāmi par kvantitatīviem un kuri par kategoriskiem.", "select-row-and-column-variable": "Jums jāizvēlas rindas un kolonnas mainīgais kontingences tabulai.", "select-variable-bin": "Lūdzu, izvēlieties mainīgo lielumu, lai...", "select-variables": "Atlasiet mainīgos", "set-slice-sizes": "Iestatiet griezumu izmērus kā kopsavilkuma mainīgā lieluma summu:", "shape-measures": "Formas pasākumi", "share": "Dalīties", "show-boxplot": "Rādīt Boxplot", "show-colors": "Rādīt krāsas", "show-dataset-info": "Rādīt datu kopas informāciju", "show-example-guide": "Rādīt piemēru ceļvedi", "show-land": "Parādīt zemi", "show-point-markers": "Rādīt punktu marķierus?", "show-regression-model": "Rādīt regresijas modeli", "show-toolbox": "Rādīt rīku komplektu", "show-tutorial": "Rādīt pamācību", "significance-level": "Nozīmīguma līmenis ", "Simple Linear Regression": "Vienkāršā lineārā regresija", "Simple Linear Regression-description": "Statistiskais modelis, ar kuru novērtē vispiemērotāko atbildes mainīgā (Y) līkni, ņemot vērā tieši vienu prognozējošo mainīgo (X). Līniju nosaka pēc tās intercepcijas (Y vērtība pie X = 0) un slīpuma (Y pieaugums, kas saistīts ar X palielinājumu par vienību).", "size": "Izmērs", "skewness": "Skewness", "Skewness": "Skewness", "smaller-or-equal": "Mazāks par vai vienāds ar", "smaller-than": "Mazāks par", "smoothing-parameter": "Izlīdzināšanas parametrs", "specify-parameters": "Parametru norādīšana", "specify-parameters-tooltip": "Manuāli norādiet izvēlētā sadalījuma parametrus, nevis aplēsiet tos no datiem.", "split-by": "Sadalīt pēc", "sqrt-tooltip": "`sqrt( x )`: kvadrātsakne.", "stack-bars": "Stack bāri", "Standard Deviation": "Standarta novirze", "standard-deviation": "Standarta novirze", "start": "Sākt", "statistics": "Statistika", "statistics-tooltip": "Viena vai vairākas statistikas vērtības, kas jāaprēķina interesējošajam mainīgajam lielumam.", "stdev-tooltip": "`stdev( a, b, ... )`: Standartnovirze a, b, ...", "submit": "Iesniegt", "subtraction": "Atņemšana", "success": "Panākumi", "sum-tooltip": "`sum( a, b, ... )`: Summa a, b, ...", "summary-function": "Kopsavilkuma funkcija:", "summary-statistics": "Kopsavilkuma statistika", "T-description": "T-distribūcija ir nepārtraukts varbūtības sadalījums ar vienu parametru - brīvības pakāpju skaitu.", "tables": "Tabulas", "tests": "Testi", "Third Quartile": "Trešā kvartile", "third-quartile": "Trešā kvartile", "toggle-fullscreen": "Pārslēgt pilnekrāna režīmu", "toolbox": "Toolbox", "total-percentages": "Kopējais procentuālais daudzums", "transform": "Pārveidot", "transformation": "Transformācija", "treat-as-categorical": "Uzskatīt par kategorisku", "treat-as-quantitative": "Apstrādāt kā kvantitatīvu", "treat-labels-as-numbers": "kategorijas etiķetes uzskatīt par cipariem (visām jaunajām etiķetēm jābūt cipariem).", "treat-labels-as-numbers-tooltip": "Ja jaunās vērtības visām kategorijām ir skaitliskas, varat atzīmēt šo lodziņu, lai kategoriju vietā izveidotu kvantitatīvu mainīgo.", "Tukey HSD Test": "Tukey HSD tests", "Tukey HSD Test-description": "Tukija godīgi nozīmīgas atšķirības tests (HSD) ir post hoc tests pāru vidējo vērtību salīdzināšanai vienvirziena dispersijas analīzē (ANOVA).", "Two-Sample Mean Test": "Divu izlases vidējo vērtību tests", "Two-Sample Mean Test-description": "Vidējo vērtību vienlīdzības tests divās grupās.", "Two-Sample Proportion Test": "Divu paraugu proporciju tests", "Two-Sample Proportion Test-description": "Kvalitatīva mainīgā lieluma izvēlētās kategorijas proporciju vienlīdzības tests divās grupās.", "type": "Tips", "type-of-test": "Testa veids:", "Uniform-description": "Vienmērīgs sadalījums ir nepārtraukts varbūtības sadalījums, kura blīvums ir vienāds jebkurai vērtībai starp sadalījuma apakšējo un augšējo robežu (t. i., diviem parametriem).", "unshare": "Atcelt kopīgošanu", "upper": "Augšējais", "value": "vērtība", "variable": "Mainīgs:", "variable-created": "Izveidots mainīgais lielums", "variable-created-msg": "Mainīgais ar nosaukumu {{name}} ir veiksmīgi izveidots.", "variable-exists": "Mainīgais lielums pastāv", "variable-exists-msg": "Datu kopas sākotnējos mainīgos nevar pārrakstīt.", "variable-removed": "Noņemts mainīgais lielums", "variable-removed-msg": "Mainīgais ar nosaukumu {{variable}} ir veiksmīgi noņemts.", "variable-s": "Mainīgais(-ie):", "variable-to-bin": "Mainīgais lielums, ko ievieto grozā:", "variables": "Mainīgie lielumi:", "variables-created": "Izveidotie mainīgie", "variables-created-msg": "Mainīgie ar nosaukumiem {{name}} ir veiksmīgi ģenerēti.", "variables-invalid-alert": " <1>Kvantitatīvo vai <3>kategorisko datu masīvi satur mainīgo lielumu nosaukumus, kas nav <5>datu objektā.", "variables-statistics-tooltip": "Kvantitatīvais mainīgais lielums, kuram jāaprēķina statistika(-as)", "variance": "Atkāpes", "Variance": "Atkāpes", "variation-measures": "Izmaiņu pasākumi", "vs": "pret.", "x-axis": "x ass:", "x-axis-variable": "Mainīgais lielums uz x ass:", "y-axis": "y ass:", "y-axis-variable": "Mainīgais lielums uz y ass:" }