residuals analysis
잔차 분석
residuals plot
잔차 그림
residuals sum
잔차 합계
residuals distribution
잔차 분포
residuals variance
잔차 분산
residuals test
잔차 검정
residuals effect
잔차 효과
residuals function
잔차 함수
residuals estimate
잔차 추정
residuals model
잔차 모델
the residuals from the experiment were analyzed for accuracy.
실험에서 얻은 잔차는 정확성을 평가하기 위해 분석되었습니다.
we need to account for the residuals in our calculations.
계산에서 잔차를 고려해야 합니다.
the residuals indicate there may be an error in the model.
잔차는 모델에 오류가 있을 수 있음을 나타냅니다.
residuals can provide insight into the effectiveness of the treatment.
잔차는 치료 효과에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
in statistics, residuals are the differences between observed and predicted values.
통계학에서 잔차는 관찰된 값과 예측 값의 차이입니다.
we plotted the residuals to check for any patterns.
패턴이 있는지 확인하기 위해 잔차를 그래프로 나타냈습니다.
residuals should be randomly distributed for a good fit.
좋은 적합성을 얻으려면 잔차가 무작위로 분포되어야 합니다.
the analysis of residuals is crucial for model validation.
잔차 분석은 모델 검증에 매우 중요합니다.
excess residuals can indicate the need for a more complex model.
과도한 잔차는 더 복잡한 모델이 필요함을 나타낼 수 있습니다.
we will examine the residuals to improve our predictions.
예측을 개선하기 위해 잔차를 검토할 것입니다.
residuals analysis
잔차 분석
residuals plot
잔차 그림
residuals sum
잔차 합계
residuals distribution
잔차 분포
residuals variance
잔차 분산
residuals test
잔차 검정
residuals effect
잔차 효과
residuals function
잔차 함수
residuals estimate
잔차 추정
residuals model
잔차 모델
the residuals from the experiment were analyzed for accuracy.
실험에서 얻은 잔차는 정확성을 평가하기 위해 분석되었습니다.
we need to account for the residuals in our calculations.
계산에서 잔차를 고려해야 합니다.
the residuals indicate there may be an error in the model.
잔차는 모델에 오류가 있을 수 있음을 나타냅니다.
residuals can provide insight into the effectiveness of the treatment.
잔차는 치료 효과에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
in statistics, residuals are the differences between observed and predicted values.
통계학에서 잔차는 관찰된 값과 예측 값의 차이입니다.
we plotted the residuals to check for any patterns.
패턴이 있는지 확인하기 위해 잔차를 그래프로 나타냈습니다.
residuals should be randomly distributed for a good fit.
좋은 적합성을 얻으려면 잔차가 무작위로 분포되어야 합니다.
the analysis of residuals is crucial for model validation.
잔차 분석은 모델 검증에 매우 중요합니다.
excess residuals can indicate the need for a more complex model.
과도한 잔차는 더 복잡한 모델이 필요함을 나타낼 수 있습니다.
we will examine the residuals to improve our predictions.
예측을 개선하기 위해 잔차를 검토할 것입니다.
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