Translation for "covariables" to finnish

Covariables

• muuttujia

Translation examples

muuttujia

(Direct use of COVARIANCE.P rather than the Covariance tool is a reasonable alternative when there are only two measurement variables, that is, N=2.)
(KOVARIANSSI.P-funktion käyttö kovarianssityökalun sijaan on hyvä vaihtoehto silloin, kun mitattuja muuttujia on vain kaksi eli N=2.)

Unlike the covariance, the correlation coefficient is scaled so that its value is independent of the units in which the two measurement variables are expressed.
Toisin kuin kovarianssi korrelaatiokerroin on skaalattu siten, että sen arvo on erillään yksiköistä, joina kaksi mitattua muuttujaa ilmoitetaan.

The Correlation and Covariance tools can both be used in the same setting, when you have N different measurement variables observed on a set of individuals.
Kovarianssi Korrelaatio- ja kovarianssityökaluja voidaan käyttää samassa asetuksessa, kun käytössä on N eri mitattua muuttujaa, jotka on havaittu yksilöjoukossa.

They are familiar with these mathematical things will notice immediately that, when this and this kind of combined, so get to the end of the day are interested in the system variables covariance.
He jotka tuntevat näitä matemaattisia asioita huomaavat heti, että kun tämä ja tämä tavallaan yhdistetään, niin päästään siihen, että loppujen lopuksi ollaan kiinnostuneita järjestelmän muuttujien kovariansseista.

So, this is a very, very fundamental difference -- although, if we examine the covariance something else and so, after all, it is the variables of income, ie non-linear function, but it can still be modeled linearly.
Eli tämä on hyvin, hyvin perustavanlaatuinen ero – tosin, jos tulemme tarkastelemaan jotain kovariansseja ja muuta niin loppujen lopuksihan se on muuttujien tulo, eli epälineaarinen funktio, mutta sitä voidaan silti mallintaa lineaarisesti.

In the first stage, each explanatory variable that is an endogenous covariate in the equation of interest is regressed on all of the exogenous variables in the model, including both exogenous covariates in the equation of interest and the excluded instruments.
Tällöin ensimmäisessä vaiheessa mallin jokainen endogeeninen selittävä muuttuja regressoidaan kaikilla soveltuvilla instrumenteilla sekä eksogeenisilla selittävillä muuttujilla.

Proofs that use characteristic functions can be extended to cases where each individual Xi is a random vector in ℝk, with mean vector μ = E(Xi) and covariance matrix Σ (among the components of the vector), and these random vectors are independent and identically distributed.
Todistukset, joissa käytetään karakteristisia funktioita, voidaan yleistää tapauksiin, joissa kukin muuttuja Xi on satunnaisvektori avaruudessa R k {\displaystyle \mathbb {R} ^{k}} , jonka vektori­arvoinen odotus­arvo on µ = E(Xi) ja vektorin komponenteista muodostettu kovarianssimatriisi S, ja nämä satunnaisvektorit ovat riippumattomat ja identtisesti jakautuneet.