THE DEPENDENT VARIABLE Tiếng việt là gì - trong Tiếng việt Dịch

• biến phụ thuộc

Ví dụ về việc sử dụng The dependent variable trong Tiếng anh và bản dịch của chúng sang Tiếng việt

Econometricians call this practice“sampling on the dependent variable.”.
Các nhà kinh tế lượng gọi đây là“ lấy mẫu trên biến số lệ thuộc”.

Y is the dependent variable, such as the estimated or expected total cost of electricity during a month.
Y là phụ thuộc vào biến, chẳng hạn như các ước tính hoặc dự kiến tổng chi phí điện trong một tháng.

Because there are still other factors that may affect the dependent variable.
Trừ các nhân tố khác có thể gây ảnh hưởng đến biến số phụ thuộc.

To know the effect of the independent variable, the dependent variable(which is the result if the disease is cured or not) will show the results.
Để biết tác động của biến độc lập, biến phụ thuộc( kết quả là nếu bệnh được chữa khỏi hay không) sẽ cho kết quả.

It concludes that at least one of independent variables is affects the dependent variable.
Điều này có nghĩa là có ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.

In statistics, a probit model is a type of regression where the dependent variable can take only two values, for example married or not married.
Trong thống kê, mô hình probit là một loại hồi quy trong đó biến phụ thuộc chỉ có thể lấy hai giá trị, ví dụ kết hôn hoặc không kết hôn.

In accounting, an independent variable is ideally a factor that causes a change in the total amount of the dependent variable.
Trong kế toán, một biến độc lập là lý tưởng nhất là một yếu tố gây ra một sự thay đổi trong tổng số tiền của các biến phụ thuộc.

(This tells you that 64% of the change in the total of the dependent variable is associated with the change in the independent variable.)..
( Điều này sẽ cho bạn biết rằng 64% của sự thay đổi trong tổng số của biến phụ thuộc có liên quan đến sự thay đổi trong các biến độc lập).

To increase the percentage, you should think of the many independent variables that could cause a change in the dependent variable.
Để tăng tỷ lệ, bạn nên suy nghĩ của nhiều biến độc lập mà có thể gây ra một sự thay đổi trong các biến phụ thuộc.

(The coefficient of determination of 0.64 tells you that 64% of the change in the total of the dependent variable is associated with the change in the independent variable.)..
( Điều này sẽ cho bạn biết rằng 64% của sự thay đổi trong tổng số của biến phụ thuộc có liên quan đến sự thay đổi trong các biến độc lập).

Therefore, you should not expect that only one independent variable will explain a high percentage of the change in the dependent variable.
Vì thế, bạn không nên hy vọng rằng chỉ một biến độc lập sẽ giải thích một tỷ lệ phần trăm cao của sự thay đổi trong các biến phụ thuộc.

The independent variable is the presence or absence of the fertilizer, while the dependent variable is the height of the plant or rate of growth.
Biến độc lập là sự hiện diện hoặc vắng mặt của phân bón, trong khi biến phụ thuộc là chiều cao của cây hoặc tốc độ tăng trưởng.

Such correlation may occur 1 when changes in the dependent variable change the value of at least one of the covariates("reverse" causation), 2 when there are omitted variables that affect both the dependent and independent variables, or 3 when the covariates are subject to non-random measurement error.
Mối tương quan như vậy có thể xảy ra 1 khi các thay đổi trong biến phụ thuộc thay đổi giá trị của ít nhất một trong các hiệp phương sai( nhân quả“ đảo ngược”), 2 khi có các biến bị bỏ qua ảnh hưởng đến cả hai biến phụ thuộc và biến độc lập hoặc 3 khi hiệp phương sai có thể xảy ra lỗi đo không ngẫu nhiên.

Here the independent variable is types of health education and the dependent variable is changes in child feeding.
Biến số độc lập là loại hình giáo dục sức khỏe và biến số phụ thuộc là thay đổi việc nuôi dưỡng trẻ.

Logistic Regression measures the relationship between the dependent variable(our label, what we want to predict) and the one or more independent variables(our features), by estimating probabilities using it's underlying logistic function.
Hồi quy logistic đo lường mối quan hệ giữa biến phụ thuộc( nhãn của chúng tôi, những gì chúng tôi muốn dự đoán) và một hoặc nhiều biến độc lập( tính năng của chúng tôi), bằng cách ước tính xác suất sử dụng hàm logistic cơ bản của nó.

The independent variable of one function-- y in the case of f and x in the case of ö--is the dependent variable of the other function.
Lập của một hàm- y trong trường hợp của f và x trong trường hợp của ö- là biến số phụ.

More specifically, regression analysis helps one understand how the typical value of the dependent variable(or‘criterion variable') changes when any one of the independent variables is varied, while the other independent variables are held fixed.
Cụ thể hơn, phân tích hồi quy giúp người ta hiểu giá trị điển hình của biến phụ thuộc( hoặc‘ biến tiêu chí') thay đổi khi bất kỳ biến độc lập nào khác nhau, trong khi các biến độc lập khác được giữ cố định.

For example, in an experiment determining how much dosage of medicine is needed to cure a certain disease, the dosage is the independent variable, while the dependent variable is whether or not the disease is cured.
Ví dụ, trong một thí nghiệm xác định liều lượng thuốc cần thiết để chữa một bệnh nào đó, liều lượng là biến độc lập, trong khi biến phụ thuộc là liệu bệnh có chữa được hay không.

A related but distinct approach is Necessary Condition Analysis[1](NCA), which estimates the maximum(rather than average) value of the dependent variable for a given value of the independent variable(ceiling line rather than central line) in order to identify what value of the independent variable is necessary but not sufficient for a given value of the dependent variable.
Một cách tiếp cận có liên quan nhưng khác biệt là Phân tích điều kiện cần thiết[ 1]( NCA), ước tính giá trị lớn nhất( thay vì trung bình) của biến phụ thuộc cho một giá trị đã cho của biến độc lập( đường trần chứ không phải đường trung tâm). giá trị của biến độc lập là cần thiết nhưng không đủ cho một giá trị đã cho của biến phụ thuộc.

The classification tree algorithm finds out that the best way to explain the dependent variable, play, is by using the variable Outlook.
Thuật toán cây phân loại phát hiện ra rằng cách tốt nhất để giải thích biến phụ thuộc, play( chơi), là sử dụng biến Outlook.

A related but distinct approach is Necessary Condition Analysis[1] NCAwhich estimates the maximum rather than average value of the dependent variable for a given value of the independent variable ceiling line rather than central line in order to identify what value of the independent variable is necessary but not sufficient for a given value of the dependent variable.
Một cách tiếp cận có liên quan nhưng khác biệt là Phân tích điều kiện cần thiết[ 1]( NCA), ước tính giá trị lớn nhất( thay vì trung bình) của biến phụ thuộc cho một giá trị đã cho của biến độc lập( đường trần chứ không phải đường trung tâm). giá trị của biến độc lập là cần thiết nhưng không đủ cho một giá trị đã cho của biến phụ thuộc.

There are certain ways in separating them and in using them until it reaches a point that the dependent variable becomes dependent to the independent variable..
Có một số cách để tách chúng và sử dụng chúng cho đến khi nó đạt đến một điểm mà biến phụ thuộc trở thành phụ thuộc vào biến độc lập.

A valid instrument induces changes in the explanatory variable but has no independent effect on the dependent variable, allowing a researcher to uncover the causal effect of the explanatory variable on the dependent variable.
Một công cụ hợp lệ gây ra những thay đổi trong biến giải thích nhưng không có tác động độc lập đến biến phụ thuộc, cho phép nhà nghiên cứu khám phá tác động nhân quả của biến giải thích lên biến phụ thuộc.

Regression analysis is also used to understand which among the independent variables is related to the dependent variable, and to explore the forms of these relationships.
Phân tích hồi quy cũng được sử dụng để hiểu các biến độc lập nào liên quan đến biến phụ thuộc và để khám phá các dạng của các mối quan hệ này.

The Mann-Whitney U test is used to compare differences between two independent groups when the dependent variable is either ordinal or continuous, but not normally distr….
Kiểm định Wilcoxon- Mann- Whitney được sử dụng để so sánh sự khác nhau giữa hai nhóm độc lập khi biến phụ thuộc có thể là biến thứ tự hoặc biến liên tục, nhưng không yêu cầu phải có phân phối chuẩn.

The coefficient of determination is a statistic which indicates the percentage change in the amount of the dependent variable that is"explained by" the changes in the independent variables..
Các hệ số xác định là một thống kê mà chỉ thay đổi phần trăm trong số tiền của biến phụ thuộc được" giải thích là do" những thay đổi trong các biến độc lập.

That he, in fact, treats these functions as continuous appears from his unspoken presumption that it is possible to determine a value of the dependent variable corresponding to any value of the independent variable by the simple process of linear interpolation.[4].
Trên thực tế, ông coi các hàm này là liên tục xuất hiện từ giả định bất thành văn của mình rằng có thể xác định giá trị của biến phụ thuộc tương ứng với bất kỳ giá trị nào của biến độc lập bằng quy trình nội suy tuyến tính đơn giản.[ 1].

In single variable calculus, a function is typically graphed with the horizontal axis representing the independent variable and the vertical axis representing the dependent variable.[1] In this function, y is the dependent variable and x is the independent variable..
Trong phép tính đơn biến, một hàm thường biểu diễn qua đồ thị với trục hoành nằm ngang biểu thị biến độc lập và trục tục nằm dọc biểu thị biến phụ thuộc.[ 1] Trong hàm trên, y là biến phụ thuộc và x là biến độc lập.

The Wilcoxon-Mann-Whitney test is a non-parametric analog to the independent samples t-test and can be used when you do not assume that the dependent variable is a normally distributed interval variable(you only assume that the variable is at least ordinal).
Kiểm định Wilcoxon- Mann- Whitney là một kiểm định phi tham số( non- parametric analog) đối với các mẫu độc lập sử dụng trong t- test và có thể được sử dụng khi chúng ta không giả sử rằng biến phụ thuộc là biến tỉ lệ có phân phối chuẩn( chúng ta chỉ giả định biến phụ thuộc tối thiểu là biến thứ tự).