| Plural | multicollinearities |
multicollinearity issue
проблема мультиколлинеарности
multicollinearity test
тест на мультиколлинеарность
multicollinearity effect
эффект мультиколлинеарности
multicollinearity problem
проблема мультиколлинеарности
detect multicollinearity
обнаружить мультиколлинеарность
address multicollinearity
устранить мультиколлинеарность
multicollinearity diagnosis
диагностика мультиколлинеарности
mitigate multicollinearity
смягчить мультиколлинеарность
multicollinearity analysis
анализ мультиколлинеарности
multicollinearity variance
дисперсия мультиколлинеарности
multicollinearity can distort the results of regression analysis.
многофакторность может исказить результаты регрессионного анализа.
it is essential to check for multicollinearity before finalizing the model.
необходимо проверить наличие мультиколлинеарности перед окончательным утверждением модели.
high multicollinearity can lead to unreliable coefficient estimates.
высокая мультиколлинеарность может привести к ненадежным оценкам коэффициентов.
researchers often use variance inflation factor to detect multicollinearity.
исследователи часто используют фактор увеличения дисперсии для выявления мультиколлинеарности.
addressing multicollinearity is critical for improving model accuracy.
устранение мультиколлинеарности имеет решающее значение для повышения точности модели.
multicollinearity can make it difficult to determine the effect of each predictor.
мультиколлинеарность может затруднить определение влияния каждого предиктора.
to mitigate multicollinearity, consider removing or combining correlated variables.
чтобы смягчить мультиколлинеарность, рассмотрите возможность удаления или объединения коррелированных переменных.
multicollinearity often arises in datasets with redundant information.
мультиколлинеарность часто возникает в наборах данных с избыточной информацией.
understanding multicollinearity is vital for effective statistical modeling.
понимание мультиколлинеарности имеет жизненно важное значение для эффективного статистического моделирования.
detecting multicollinearity early can save time in the analysis process.
раннее выявление мультиколлинеарности может сэкономить время в процессе анализа.
multicollinearity issue
проблема мультиколлинеарности
multicollinearity test
тест на мультиколлинеарность
multicollinearity effect
эффект мультиколлинеарности
multicollinearity problem
проблема мультиколлинеарности
detect multicollinearity
обнаружить мультиколлинеарность
address multicollinearity
устранить мультиколлинеарность
multicollinearity diagnosis
диагностика мультиколлинеарности
mitigate multicollinearity
смягчить мультиколлинеарность
multicollinearity analysis
анализ мультиколлинеарности
multicollinearity variance
дисперсия мультиколлинеарности
multicollinearity can distort the results of regression analysis.
многофакторность может исказить результаты регрессионного анализа.
it is essential to check for multicollinearity before finalizing the model.
необходимо проверить наличие мультиколлинеарности перед окончательным утверждением модели.
high multicollinearity can lead to unreliable coefficient estimates.
высокая мультиколлинеарность может привести к ненадежным оценкам коэффициентов.
researchers often use variance inflation factor to detect multicollinearity.
исследователи часто используют фактор увеличения дисперсии для выявления мультиколлинеарности.
addressing multicollinearity is critical for improving model accuracy.
устранение мультиколлинеарности имеет решающее значение для повышения точности модели.
multicollinearity can make it difficult to determine the effect of each predictor.
мультиколлинеарность может затруднить определение влияния каждого предиктора.
to mitigate multicollinearity, consider removing or combining correlated variables.
чтобы смягчить мультиколлинеарность, рассмотрите возможность удаления или объединения коррелированных переменных.
multicollinearity often arises in datasets with redundant information.
мультиколлинеарность часто возникает в наборах данных с избыточной информацией.
understanding multicollinearity is vital for effective statistical modeling.
понимание мультиколлинеарности имеет жизненно важное значение для эффективного статистического моделирования.
detecting multicollinearity early can save time in the analysis process.
раннее выявление мультиколлинеарности может сэкономить время в процессе анализа.
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