collinearity test
공선성 검정
collinearity issue
공선성 문제
collinearity analysis
공선성 분석
collinearity condition
공선성 조건
collinearity matrix
공선성 행렬
collinearity statistics
공선성 통계
collinearity factor
공선성 계수
collinearity problem
공선성 문제
collinearity diagnostics
공선성 진단
collinearity effect
공선성 효과
collinearity can affect the results of regression analysis.
선형성(collinearity)은 회귀 분석 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.
it is important to check for collinearity among the predictors.
예측 변수 간의 선형성(collinearity)을 확인하는 것이 중요합니다.
high collinearity can lead to unreliable coefficient estimates.
높은 선형성(collinearity)은 신뢰할 수 없는 계수 추정치로 이어질 수 있습니다.
we used variance inflation factors to assess collinearity.
우리는 분산 확대 계수를 사용하여 선형성(collinearity)을 평가했습니다.
collinearity diagnostics are essential in multiple regression.
선형성(collinearity) 진단은 다중 회귀 분석에 필수적입니다.
the presence of collinearity can complicate model interpretation.
선형성(collinearity)의 존재는 모델 해석을 복잡하게 만들 수 있습니다.
to address collinearity, we may need to remove some variables.
선형성(collinearity)을 해결하기 위해 일부 변수를 제거해야 할 수도 있습니다.
collinearity can obscure the true relationship between variables.
선형성(collinearity)은 변수 간의 진정한 관계를 가릴 수 있습니다.
understanding collinearity is crucial for accurate data analysis.
선형성(collinearity)을 이해하는 것은 정확한 데이터 분석에 매우 중요합니다.
we found significant collinearity in our data set.
우리는 데이터 세트에서 상당한 선형성(collinearity)을 발견했습니다.
collinearity test
공선성 검정
collinearity issue
공선성 문제
collinearity analysis
공선성 분석
collinearity condition
공선성 조건
collinearity matrix
공선성 행렬
collinearity statistics
공선성 통계
collinearity factor
공선성 계수
collinearity problem
공선성 문제
collinearity diagnostics
공선성 진단
collinearity effect
공선성 효과
collinearity can affect the results of regression analysis.
선형성(collinearity)은 회귀 분석 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.
it is important to check for collinearity among the predictors.
예측 변수 간의 선형성(collinearity)을 확인하는 것이 중요합니다.
high collinearity can lead to unreliable coefficient estimates.
높은 선형성(collinearity)은 신뢰할 수 없는 계수 추정치로 이어질 수 있습니다.
we used variance inflation factors to assess collinearity.
우리는 분산 확대 계수를 사용하여 선형성(collinearity)을 평가했습니다.
collinearity diagnostics are essential in multiple regression.
선형성(collinearity) 진단은 다중 회귀 분석에 필수적입니다.
the presence of collinearity can complicate model interpretation.
선형성(collinearity)의 존재는 모델 해석을 복잡하게 만들 수 있습니다.
to address collinearity, we may need to remove some variables.
선형성(collinearity)을 해결하기 위해 일부 변수를 제거해야 할 수도 있습니다.
collinearity can obscure the true relationship between variables.
선형성(collinearity)은 변수 간의 진정한 관계를 가릴 수 있습니다.
understanding collinearity is crucial for accurate data analysis.
선형성(collinearity)을 이해하는 것은 정확한 데이터 분석에 매우 중요합니다.
we found significant collinearity in our data set.
우리는 데이터 세트에서 상당한 선형성(collinearity)을 발견했습니다.
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