-
English
-
Russian
-
English
-
Russian
Мультиколлинеарность
Translation мультиколлинеарность into english
мультиколлинеарность
Noun
Мультиколлинеарность может затруднить интерпретацию регрессионного анализа.
Multicollinearity can complicate the interpretation of regression analysis.
Definitions
мультиколлинеарность
Noun
В статистике и эконометрике, мультиколлинеарность — это состояние, при котором две или более независимые переменные в регрессионной модели имеют высокую корреляцию друг с другом, что затрудняет оценку влияния каждой из них на зависимую переменную.
Мультиколлинеарность может привести к нестабильности оценок коэффициентов в регрессионной модели.
Idioms and phrases
оценка мультиколлинеарности
Анализ данных требует оценки мультиколлинеарности.
assessment of multicollinearity
Data analysis requires an assessment of multicollinearity.
уровень мультиколлинеарности
Высокий уровень мультиколлинеарности затрудняет интерпретацию.
level of multicollinearity
A high level of multicollinearity complicates interpretation.
проблема мультиколлинеарности
Проблема мультиколлинеарности часто встречается в регрессионных моделях.
problem of multicollinearity
The problem of multicollinearity is often encountered in regression models.
коэффициент мультиколлинеарности
Коэффициент мультиколлинеарности должен быть низким для надежных результатов.
multicollinearity coefficient
The multicollinearity coefficient should be low for reliable results.
анализ мультиколлинеарности
Анализ мультиколлинеарности помогает выявить зависимости между переменными.
analysis of multicollinearity
Analysis of multicollinearity helps to identify dependencies between variables.
Examples
Алмон (1965) предложил специальную процедуру, которая в данном случае уменьшает мультиколлинеарность.
Almon (1965) proposed a procedure that will reduce the multicollinearity in this case.
Если это условие не выполняется, то говорят, что имеет место мультиколлинеарность.
If this condition is not satisfied, then it is said that multicollinearity takes place.
Мультиколлинеарность возникает, когда у вас есть несколько переменных, которые объясняют аспекты, которые слишком похожи на зависимые переменные.
Multicollinearity occurs when you have multiple variables that explain aspects that are too similar to the dependent variables.
Мультиколлинеарность: Сила предсказания может уменьшаться с увеличением корреляции между предикторными (независимыми) переменными [7].
Multicollinearity: Predictive power can decrease with an increased correlation between predictor variables.[7]
Одна из реальных проблем заключается в том, что иногда мультиколлинеарность трудно определить.
One of the real problems is that sometimes multicollinearity is difficult to spot.