| Plural | multicollinearities |
multicollinearity issue
مشكلة التعدد الخطي
multicollinearity test
اختبار التعدد الخطي
multicollinearity effect
تأثير التعدد الخطي
multicollinearity problem
مشكلة التعدد الخطي
detect multicollinearity
اكتشاف التعدد الخطي
address multicollinearity
معالجة التعدد الخطي
multicollinearity diagnosis
تشخيص التعدد الخطي
mitigate multicollinearity
تخفيف التعدد الخطي
multicollinearity analysis
تحليل التعدد الخطي
multicollinearity variance
تباين التعدد الخطي
multicollinearity can distort the results of regression analysis.
يمكن أن تشوه الارتباطات المتعددة نتائج تحليل الانحدار.
it is essential to check for multicollinearity before finalizing the model.
من الضروري التحقق من وجود ارتباطات متعددة قبل الانتهاء من النموذج.
high multicollinearity can lead to unreliable coefficient estimates.
يمكن أن يؤدي الارتباط المتعدد العالي إلى تقديرات معاملات غير موثوقة.
researchers often use variance inflation factor to detect multicollinearity.
غالبًا ما يستخدم الباحثون عامل تضخم التباين للكشف عن الارتباطات المتعددة.
addressing multicollinearity is critical for improving model accuracy.
معالجة الارتباطات المتعددة أمر بالغ الأهمية لتحسين دقة النموذج.
multicollinearity can make it difficult to determine the effect of each predictor.
يمكن أن تجعل الارتباطات المتعددة من الصعب تحديد تأثير كل متغير تنبؤي.
to mitigate multicollinearity, consider removing or combining correlated variables.
لتخفيف حدة الارتباطات المتعددة، فكر في إزالة أو دمج المتغيرات المرتبطة.
multicollinearity often arises in datasets with redundant information.
غالبًا ما تظهر الارتباطات المتعددة في مجموعات البيانات التي تحتوي على معلومات زائدة.
understanding multicollinearity is vital for effective statistical modeling.
إن فهم الارتباطات المتعددة أمر حيوي للنمذجة الإحصائية الفعالة.
detecting multicollinearity early can save time in the analysis process.
يمكن أن يؤدي الكشف عن الارتباطات المتعددة في وقت مبكر إلى توفير الوقت في عملية التحليل.
multicollinearity issue
مشكلة التعدد الخطي
multicollinearity test
اختبار التعدد الخطي
multicollinearity effect
تأثير التعدد الخطي
multicollinearity problem
مشكلة التعدد الخطي
detect multicollinearity
اكتشاف التعدد الخطي
address multicollinearity
معالجة التعدد الخطي
multicollinearity diagnosis
تشخيص التعدد الخطي
mitigate multicollinearity
تخفيف التعدد الخطي
multicollinearity analysis
تحليل التعدد الخطي
multicollinearity variance
تباين التعدد الخطي
multicollinearity can distort the results of regression analysis.
يمكن أن تشوه الارتباطات المتعددة نتائج تحليل الانحدار.
it is essential to check for multicollinearity before finalizing the model.
من الضروري التحقق من وجود ارتباطات متعددة قبل الانتهاء من النموذج.
high multicollinearity can lead to unreliable coefficient estimates.
يمكن أن يؤدي الارتباط المتعدد العالي إلى تقديرات معاملات غير موثوقة.
researchers often use variance inflation factor to detect multicollinearity.
غالبًا ما يستخدم الباحثون عامل تضخم التباين للكشف عن الارتباطات المتعددة.
addressing multicollinearity is critical for improving model accuracy.
معالجة الارتباطات المتعددة أمر بالغ الأهمية لتحسين دقة النموذج.
multicollinearity can make it difficult to determine the effect of each predictor.
يمكن أن تجعل الارتباطات المتعددة من الصعب تحديد تأثير كل متغير تنبؤي.
to mitigate multicollinearity, consider removing or combining correlated variables.
لتخفيف حدة الارتباطات المتعددة، فكر في إزالة أو دمج المتغيرات المرتبطة.
multicollinearity often arises in datasets with redundant information.
غالبًا ما تظهر الارتباطات المتعددة في مجموعات البيانات التي تحتوي على معلومات زائدة.
understanding multicollinearity is vital for effective statistical modeling.
إن فهم الارتباطات المتعددة أمر حيوي للنمذجة الإحصائية الفعالة.
detecting multicollinearity early can save time in the analysis process.
يمكن أن يؤدي الكشف عن الارتباطات المتعددة في وقت مبكر إلى توفير الوقت في عملية التحليل.
Explore frequently searched vocabulary
Want to learn vocabulary more efficiently? Download the DictoGo app and enjoy more vocabulary memorization and review features!
Download DictoGo Now