multicollinearity câu

• When you are finished, you can now check for multicollinearity.
  Sau khi hoàn tất, bạn có thể kiểm tra số dư tại mục ウォレット.
• If VIF > 5 then there is a problem with multicollinearity.
  theo kinh nghiệm nếu VIF > 5 thì hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện.
• One of the real problems is that, oftentimes, multicollinearity is difficult to spot.
  Một trong những vấn đề là multicollinearity đôi khi rất khó phát hiện.
• One of the real problems is that, oftentimes, multicollinearity is difficult to spot.
  Một trong những vấn đề là multicollinearity đôi khi rất khó phát hiện.
• One of the real problems is that sometimes multicollinearity is difficult to spot.
  Một trong những vấn đề là multicollinearity đôi khi rất khó phát hiện.
• One of the real problems is that sometimes multicollinearity is difficult to spot.
  Một trong những vấn đề là multicollinearity đôi khi rất khó phát hiện.
• Now, let's return to the "problem" of multicollinearity.
  Bây giờ chúng ta quay lại với vấn đề thời gian trong "liên kết lượng tử".
• Definitions for "Multicollinearity"
  Nghĩa của từ: multicollinearity
• Definitions for "Multicollinearity"
  Nghĩa của từ: multicollinearity
• Related to “multicollinearity.”
  Nghĩa của từ: multicollinearity
• Detection of multicollinearity:
  Kết quả Multi-collinearity:
• Types of Multicollinearity:
  Kết quả Multi-collinearity:
• Causes of multicollinearity:
  Kết quả Multi-collinearity:
• Multicollinearity is a statistical term referring to the unknowing use of the same type of information more than once.
  Multicollinearity là một thuật ngữ thống kê đề cập đến việc vô tình sử dụng cùng một loại thông tin nhiều lần.
• Multicollinearity is a statistical term referring to the unknowing use of the same type of information more than once.
  Multicollinearity là một thuật ngữ thống kê đề cập đến việc vô tình sử dụng cùng một loại thông tin nhiều lần.
• It quantifies the severity of multicollinearity in an ordinary least squares regression analysis.
  Nó định lượng mức độ nghiêm trọng của đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy bình phương nhỏ nhất bình thường .
• When multicollinearity occurs, least squares estimates are unbiased, but their variances are large so they may be far from the true value.
  Khi đa cộng tuyến xảy ra, ước tính bình phương tối thiểu là không thiên vị, nhưng phương sai của chúng lớn nên chúng có thể cách xa giá trị thực.
• Second, with so many variables in the model, there is always the possibility of multicollinearity, which might make precise estimation of one or more parameters difficult.
  Thứ hai, với nhiều biến số trong mô hình như thế, luôn luôn có khả năng đa cộng tuyến, làm cho việc ước lượng chính xác một hay nhiều thông số trở nên khó khăn.
• Multicollinearity can increase the variance of the coefficient estimates and make the estimates very sensitive to minor changes in the model.
  Đa cộng tuyến có thể làm tăng phương sai của các ước lượng hệ số hồi quy; nó làm cho kết quả ước lượng rất nhạy cảm đối với những sự thay đổi nhỏ trong mô hình.
• Second, with so many variables in the model, there is always the possibility of multicollinearity, which might make precise estimation of one or more parameters difficult.
  Thứ hai, với quá nhiều biến trong mô hình, luôn luôn có khả năng xảy ra hiện tượng ña cộng tuyến, vốn có thể gây khó khăn cho việc ước lượng chính xác (precise) một hoặc nhiều hơn một thông số.