Tiếng Việt
Đa cộng tuyến tiếng Anh là gì?
đa cộng tuyến tiếng Anh là Multicollinearity /ˌmʌltɪˌkɒlɪˈnɛrɪti/. Hiện tượng trong phân tích hồi quy khi các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính mạnh với nhau.
Tiếng Anh · IELTS vocabulary
Multicollinearity
Ví dụ câu với đa cộng tuyến / Multicollinearity
- 1
Trong mô hình hồi quy, đa cộng tuyến gây khó khăn trong việc xác định ảnh hưởng riêng của từng biến độc lập.
Multicollinearity in regression models makes it difficult to determine the individual effect of each independent variable.
- 2
Các nhà phân tích cần kiểm tra đa cộng tuyến để đảm bảo độ chính xác của mô hình.
Analysts need to check for multicollinearity to ensure the accuracy of the model.
Ghi chú dùng từ đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là vấn đề phổ biến trong phân tích hồi quy, liên quan đến các biến độc lập liên quan chặt chẽ với nhau. Các thuật ngữ liên quan gồm 'correlation' (mối tương quan), 'variance inflation factor' (hệ số phóng đại phương sai), và 'regression analysis' (phân tích hồi quy).
Video minh hoạ đa cộng tuyến
Học IELTS cùng The Real IELTS
Phương pháp LCLT rút ngắn 1/3 thời gian học, giảng viên có TESOL/TEFL, cam kết đầu ra.
Từ cùng nhóm với đa cộng tuyến
Câu hỏi thường gặp về "đa cộng tuyến"
Đa cộng tuyến tiếng Anh là gì?
Đa cộng tuyến tiếng Anh là "Multicollinearity" (danh từ), nghĩa là: Hiện tượng trong phân tích hồi quy khi các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính mạnh với nhau.
"Multicollinearity" nghĩa là gì trong tiếng Việt?
"Multicollinearity" nghĩa tiếng Việt là "đa cộng tuyến". Đa cộng tuyến là vấn đề phổ biến trong phân tích hồi quy, liên quan đến các biến độc lập liên quan chặt chẽ với nhau.
Phát âm "Multicollinearity" như thế nào?
"Multicollinearity" có phiên âm IPA /ˌmʌltɪˌkɒlɪˈnɛrɪti/. Bấm nút loa cạnh từ tiếng Anh ở đầu trang để nghe audio phát âm.
Ví dụ câu với "Multicollinearity"?
Multicollinearity in regression models makes it difficult to determine the individual effect of each independent variable. — Trong mô hình hồi quy, đa cộng tuyến gây khó khăn trong việc xác định ảnh hưởng riêng của từng biến độc lập.