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  • 匿名
关注:1 2013-05-23 12:21

求翻译:Great care should be taken when using Multiple Regression Analysis for process modeling, prediction or optimization because of potential limitations in the range of historical data from predictor variables, as well as the issue of causation. A Designed Experiment may do a much better job of explaining the causative imp是什么意思?

待解决 悬赏分:1 - 离问题结束还有
Great care should be taken when using Multiple Regression Analysis for process modeling, prediction or optimization because of potential limitations in the range of historical data from predictor variables, as well as the issue of causation. A Designed Experiment may do a much better job of explaining the causative imp
问题补充:

  • 匿名
2013-05-23 12:21:38
应十分注意利用多元回归分析的流程建模,预测和优化,因为从预测变量的历史数据的潜在限制,以及因果关系的问题时,可以采取。
  • 匿名
2013-05-23 12:23:18
精心照料,当使用多元回归分析为处理塑造,预言或者优化由于潜在的局限在从预报因子可变物的历史数据范围内,以及因果关系时的问题应该采取。一个被设计的实验也许做解释预报因子可变物的引起冲击一个好工作在那可变物的整个相关的范围的。
  • 匿名
2013-05-23 12:24:58
十分注意,当使用多元回归分析为处理塑造,预言或者优化由于潜在的局限在历史数据范围内从预报因子可变物,并且因果关系时的问题应该采取。 一个被设计的实验也许做解释可变物的整个相关的范围预报因子可变物的引起冲击一个好工作。
  • 匿名
2013-05-23 12:26:38
过程建模、 预测或优化使用多元回归分析由于潜在的局限性,在预测变量的历史数据的范围,以及因果关系问题时应非常小心。设计的实验可能做得更好的解释的原因影响预测变量在该变量整个相关范围内。
  • 匿名
2013-05-23 12:28:18
重大的操心应该为过程使用多个回归分析被送模拟,预言或优化因为在从预报器变量的历史性系列数据中的潜在限制,以及因果关系的问题。一种被设计的试验可能做解释在那个变量的整个相关的幅度上一个预报器变量的产生结果的影响的一份更好得多的工作。
 
 
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