Traduction de "multiple linear regression" à russe

Multiple linear regression

• множественная линейная регрессия

Exemples de traduction

множественная линейная регрессия

The best fit using multiple linear regression was established using the following two equations:
Наилучшее соответствие на основе множественной линейной регрессии было установлено с использованием следующих двух уравнений:

Attempts to produce an all-encompassing model by multiple linear regression were not successful as the models performed poorly on previously unseen data.
Попытки разработать всеобъемлющую модель с использованием методов множественной линейной регрессии оказались безуспешными, поскольку модели, основанные на использовании ранее не имевшихся данных, показали низкую эффективность.

Multiple linear regression produced a model with a higher r2 for the training data (0.75), which did not generalize well for the unseen test data (r2 = 0.10).
С помощью уравнения множественной линейной регрессии была получена модель с более высокими значениями r2 для смоделированных данных (0,75), которая в полной мере не соотносилась с недостающими экспериментальными данными (r2 = 0,10).

Hung et al. (2002) used temperature normalization, multiple linear regression, and digital filtration to analyze the temporal trends of an atmospheric dataset on organochlorine pesticides collected at the Canadian high Arctic site of Alert, Nunavut.
В исследовании Hung et al. (2002) для анализа временных тенденций атмосферных показателей хлорорганических пестицидов, зафиксированных в Алерте (Нунавут, канадская Арктика), использовались нормализация по температуре, множественная линейная регрессия и цифровая фильтрация.

After splitting the data by biotype, best subsets multiple linear regression provided relationships between five input factors and gs that accounted for 22.4% and 25.7% of the variation for NC-R and NC-S respectively.
После разбивки данных по биотипам множественная линейная регрессия в отношении наилучших подмножеств позволила получить соотношения между пятью входными факторами и значением gs, которые составили 22,4% and 25,7% по показателю вариации для NC-R и NC-S, соответственно.

Three different modelling methods were applied to stomatal conductance measurements made by the participants at nine sites across Europe: multiple linear regression, artificial neural network (ANN) modelling and multiplicative stomatal conductance modelling using the approach developed by Emberson et al. (2000a,b).
Для обработки измерений устьичной проводимости, осуществленных участниками на девяти участках в Европе, применялись три различных метода моделирования: множественная линейная регрессия, моделирование искусственной нейронной сети (ИНС) и мультипликативное моделирование устьичной проводимости с использованием подхода, разработанного Emberson et al. (2000a,b).