| Plural | autoregressions |
autoregression analysis
анализ авторегрессии
implementing autoregression
реализация авторегрессии
autoregression techniques
методы авторегрессии
understanding autoregression
понимание авторегрессии
autoregression applications
применение авторегрессии
limitations of autoregression
ограничения авторегрессии
autoregression forecasting
прогнозирование с использованием авторегрессии
order of autoregression
порядок авторегрессии
compare autoregression methods
сравнение методов авторегрессии
advantages of autoregression
преимущества авторегрессии
autoregression is a common technique in time series analysis.
авторегрессия является распространенной техникой в анализе временных рядов.
the model uses autoregression to predict future values.
модель использует авторегрессию для прогнозирования будущих значений.
understanding autoregression helps improve forecasting accuracy.
понимание авторегрессии помогает улучшить точность прогнозирования.
autoregression can capture the temporal dependencies in data.
авторегрессия может учитывать временные зависимости в данных.
the autoregression model requires past observations for predictions.
модель авторегрессии требует прошлых наблюдений для прогнозирования.
in autoregression, the current value is regressed on its previous values.
в авторегрессии текущее значение регрессируется на его предыдущие значения.
researchers often apply autoregression in econometric studies.
исследователи часто применяют авторегрессию в эконометрических исследованиях.
autoregression models can be extended to include exogenous variables.
модели авторегрессии могут быть расширены для включения экзогенных переменных.
autoregression is essential for understanding the dynamics of time series.
авторегрессия необходима для понимания динамики временных рядов.
many machine learning algorithms incorporate autoregression for better performance.
многие алгоритмы машинного обучения включают авторегрессию для повышения производительности.
autoregression is a common technique used in time series analysis.
авторегрессия является распространенной техникой, используемой в анализе временных рядов.
the autoregression model predicts future values based on past observations.
модель авторегрессии прогнозирует будущие значения на основе прошлых наблюдений.
in statistics, autoregression helps in understanding data trends.
в статистике авторегрессия помогает понять тенденции данных.
researchers often apply autoregression to economic data.
исследователи часто применяют авторегрессию к экономическим данным.
autoregression can improve the accuracy of forecasting models.
авторегрессия может повысить точность прогностических моделей.
many machine learning algorithms incorporate autoregression features.
многие алгоритмы машинного обучения включают функции авторегрессии.
understanding autoregression is crucial for econometric analysis.
понимание авторегрессии имеет решающее значение для эконометрического анализа.
the autoregression process is essential for time series forecasting.
процесс авторегрессии необходим для прогнозирования временных рядов.
autoregression models can capture complex relationships in data.
модели авторегрессии могут улавливать сложные взаимосвязи в данных.
when using autoregression, it is important to check for stationarity.
при использовании авторегрессии важно проверить данные на стационарность.
autoregression analysis
анализ авторегрессии
implementing autoregression
реализация авторегрессии
autoregression techniques
методы авторегрессии
understanding autoregression
понимание авторегрессии
autoregression applications
применение авторегрессии
limitations of autoregression
ограничения авторегрессии
autoregression forecasting
прогнозирование с использованием авторегрессии
order of autoregression
порядок авторегрессии
compare autoregression methods
сравнение методов авторегрессии
advantages of autoregression
преимущества авторегрессии
autoregression is a common technique in time series analysis.
авторегрессия является распространенной техникой в анализе временных рядов.
the model uses autoregression to predict future values.
модель использует авторегрессию для прогнозирования будущих значений.
understanding autoregression helps improve forecasting accuracy.
понимание авторегрессии помогает улучшить точность прогнозирования.
autoregression can capture the temporal dependencies in data.
авторегрессия может учитывать временные зависимости в данных.
the autoregression model requires past observations for predictions.
модель авторегрессии требует прошлых наблюдений для прогнозирования.
in autoregression, the current value is regressed on its previous values.
в авторегрессии текущее значение регрессируется на его предыдущие значения.
researchers often apply autoregression in econometric studies.
исследователи часто применяют авторегрессию в эконометрических исследованиях.
autoregression models can be extended to include exogenous variables.
модели авторегрессии могут быть расширены для включения экзогенных переменных.
autoregression is essential for understanding the dynamics of time series.
авторегрессия необходима для понимания динамики временных рядов.
many machine learning algorithms incorporate autoregression for better performance.
многие алгоритмы машинного обучения включают авторегрессию для повышения производительности.
autoregression is a common technique used in time series analysis.
авторегрессия является распространенной техникой, используемой в анализе временных рядов.
the autoregression model predicts future values based on past observations.
модель авторегрессии прогнозирует будущие значения на основе прошлых наблюдений.
in statistics, autoregression helps in understanding data trends.
в статистике авторегрессия помогает понять тенденции данных.
researchers often apply autoregression to economic data.
исследователи часто применяют авторегрессию к экономическим данным.
autoregression can improve the accuracy of forecasting models.
авторегрессия может повысить точность прогностических моделей.
many machine learning algorithms incorporate autoregression features.
многие алгоритмы машинного обучения включают функции авторегрессии.
understanding autoregression is crucial for econometric analysis.
понимание авторегрессии имеет решающее значение для эконометрического анализа.
the autoregression process is essential for time series forecasting.
процесс авторегрессии необходим для прогнозирования временных рядов.
autoregression models can capture complex relationships in data.
модели авторегрессии могут улавливать сложные взаимосвязи в данных.
when using autoregression, it is important to check for stationarity.
при использовании авторегрессии важно проверить данные на стационарность.
Изучите часто ищемую лексику
Хотите учить слова эффективнее? Скачайте приложение DictoGo и получите больше возможностей для запоминания и повторения слов!
Скачайте DictoGo сейчас