Verwendungsbeispiele von "регрессии" im Russischen mit Übersetzung ins Englische

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Таблица 6: Допустимые отклонения линии регрессии Table 6: Regression line tolerances

Таблица 2: Допустимые отклонения от линии регрессии Table 2: Regression line tolerances

Напомним наши стандартные равенства моделей гедонической регрессии (14) выше. Recall our standard hedonic regression model equations (14) above.

Метод линейной регрессии позволяет получить статистическое подтверждение подобных логических выводов. The linear regression method allows to have a statistical demonstration of such logical conclusions.

то коэффициенты a, b и c подлежат определению методом параболической регрессии. the coefficients a, b and c shall be determined by the polynomial regression method.

Приведенная к инфляции цена и коэффициент P/E (с экспоненциальными линиями регрессии) Inflation-adjusted price with P/E10 Ratio with exponential regression trendlines

Исследования проводились с использованием различных статистических подходов, включая классификационные методы и модели множественной регрессии. The studies were carried out using different statistical approaches, including ordination techniques and multiple regression models.

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

Значения числа оборотов, крутящего момента и мощности проверяются методом линейной регрессии фактических значений по исходным. Linear regressions of the actual values on the reference values shall be performed for speed, torque and power.

Griliches (1961) также доказывал, что коэффициенты гедонической регрессии вряд ли будут постоянными в разные периоды. Griliches (1961) also argued that the hedonic regression coefficients were unlikely to be constant over periods.

Подставив (29) в (14) и добавив ошибку ?kt, получим следующую обобщенную линейную гедоническую модель регрессии: Substituting (29) into (14) and adding the error terms εkt, we obtain the following generalized linear hedonic regression model:

Важной определяющей переменной во всех этих уравнениях регрессии является глобализация, а не численность населения и площадь страны. Globalization is a significant explanatory variable in all these regressions, but population and land area are not.

оценки регрессии и/или стратификация будут содействовать повышению эффективности с точки зрения точности, размера выборки и издержек; Regression estimates and/or stratification will allow better efficiency in term of precision, sample sizes and costs;

Поэтому использование линейной регрессии для прогнозирования текущей равновесной цены более адекватно, чем полагать ее равной скользящей средней. So using linear regression to project the current equilibrium price is sometimes more accurate than just setting it equal to a moving average.

коэффициент определения r2 линейной регрессии между qmp, i и qmew, i должен составлять не менее 0,95; The coefficient of determination r2 of the linear regression between qmp, i and qmew, i shall not be less than 0.95

Для коэффициентов регрессии, приведенных в таблице A6 для налоговых поступлений, доход на душу населения не является определяющим фактором. Income per capita is not a significant determinant of tax revenue in the regressions reported in table A6.

коэффициент смешанной корреляции R2 линейной регрессии на отрезке qmp, i- qmew, i должен составлять не менее 0,95; The correlation coefficient R2 of the linear regression between qmp, i and qmew, i shall not be less than 0.95;

Как мы можем получить оценку удельной стоимости для репрезентативной цены ?t за период t с использованием гедонической регрессии? How can we derive the unit value estimator for the representative period t price ρt using a hedonic regression?

Однако в этом случае мы можем вновь задать параметры нашей теоретической модели и таким образом получить модель линейной регрессии. However, in this case, we can reparameterize our theoretical model so that we end up with a linear regression model.

Правая часть равенства (26) линейна при неизвестных параметрах, таким образом для оценки неизвестных параметров могут быть использованы методы линейной регрессии. The right hand side of (26) is linear in the unknown parameters so that linear regression techniques can be used in order to estimate the unknown parameters.

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