OBSERVATIONAL DATA Meaning in Tagalog - translations and usage examples

• pagmamatyag ng data
• obserbasyonal data

Examples of using Observational data in English and their translations into Tagalog

The second main strategy used by researchers with observational data is forecasting.
Ang ikalawang pangunahing diskarte na ginagamit ng mga mananaliksik na may pagmamatyag ng data ay forecasting.

Roughly, observational data is any data that results from observing a social system without intervening in some way.
Sa pahapyaw, obserbasyonal data ay anumang data na nagreresulta mula sa observing isang social system na walang nakiki-alam sa ilang mga paraan.

Finally, big data increases our ability to make causal estimates from observational data.
Sa wakas, malaki data ay nagdaragdag ang aming kakayahan na gumawa ng pananahilan mga pagtatantya mula sa obserbasyonal data.

Once Newcomb was able to study the pre-1750 observational data, he discovered that Hansen's tables were badly in error for the period before 1750.
Kapag Newcomb ay able sa pag-aaral ng pre-1750 pagmamatyag ng data, siya ay natuklasan na ang Hansen's talahanayan ay malubha sa error para sa panahon bago 1750.

Finally, large data sets greatly increase our ability to make causal estimates from observational data.
Sa wakas, mga malalaking mga hanay ng data lubhang darami ang aming kakayahan na gumawa ng pananahilan mga pagtatantya mula sa obserbasyonal data.

Big data is everywhere, but using it and other forms of observational data for social research is difficult.
Big data ay lahat ng dako, ngunit ang paggamit nito at iba pang anyo ng pagmamatyag ng data para sa mga social pananaliksik ay mahirap.

These strategies are neither mutually exclusive or exhaustive, but they do capture a lot of research with observational data.
Mga istratehiyang ito ay hindi pare-pareho eksklusibo o lubusan, ngunit ang kanilang ginagawa makuha ang isang pulutong ng mga pananaliksik sa pagmamatyag ng data.

In other cases, researchers will need to collect their own observational data(as in the case of Chinese censorship);
Sa ibang mga kaso, ang mga mananaliksik ay kailangan upang mangolekta ng kanilang sariling pagmamatyag ng data( tulad ng sa kaso ng Chinese censorship);

However, a week later Ruelle, one of the students who had been elevated to professor at the Observatory, was imprisoned for making up his observational data.
Gayunman, sa isang linggo mamaya Ruelle, isa ng ang mag-aaral na may mataas pa sa propesor sa obserbatoryo, ay nabilanggo up para sa paggawa ng kanyang pagmamatyag ng data.

And in some cases researchers will need to collect their own observational data(as in the case of social media censorship).
At sa ilang mga kaso mga mananaliksik ay kailangan upang mangolekta ng kanilang sariling pagmamatyag ng data( tulad ng sa kaso ng social media censorship).

All the models that match the observational data also have a climate sensitivity of at least 2.3 degrees Celsius, with most having much higher climate sensitivities.
Ang lahat ng mga modelo na tumutugma sa pagmamasid data ay mayroon ding isang klima sensitivity ng hindi bababa sa 2. 3 degrees Celsius, na may karamihan sa pagkakaroon ng mas mataas na sensitivity klima.

However, in many applications, especially with small effects or questions of causality based on observational data, regression methods can give misleading results.[2][3].
Gayunpaman, sa maraming mga aplikasyon lalo na sa maliit na mga epekto o mga tanong ng pagsasanhi batay sa datos na pang-obserbasyon, ang mga pamamaraang regresyon ay nagbibigay ng mga nakaliligaw na resulta.[ 2][ 3].

Lalande lent Delambre some equipment and the observational data he collected with it was incorporated into the third edition of Lalande's Traité d'astronomieⓉ which would appear in print in 1792.
Lalande Kuwaresma Delambre ilang mga kagamitan at ang pagmamatyag ng data na nakolekta niya sa mga ito ay inkorporada sa ikatlong edisyon ng Lalande 's Traité d'astronomie na kung saan ay lalabas sa print sa 1792.

He declined, however, since despite his achievements in observational astronomy his real love was in computation and developing mathematical theories to explain the observational data.
Siya tinanggihan, gayunpaman, dahil sa kabila ng kanyang mga nagawa sa pagmamatyag astronomy, ang kanyang tunay na pag-ibig ay sa pagtutuos at pag-unlad matematiko theories na ipaliwanag ang pagmamatyag ng data.

Thus, in addition to business and government records, observational data also includes things like the text of newspaper articles and satellite photos.
Kaya, bilang karagdagan sa negosyo at pamahalaan talaan, pagmamatyag ng data Kasama rin ang mga bagay tulad ng mga teksto ng mga artikulo sa pahayagan at satellite litrato.

Observational data suggest an association between subclinical hypothyroidism and an increased risk of coronary heart disease, the associations have not been seen with TSH levels of 5-10 mIU/L.
At bagaman ang obserbasyonal data ay nagmungkahi ng isang link sa pagitan ng subclinical hypothyroidism at isang mas mataas na panganib ng coronary sakit sa puso, ang mga asosasyon ay hindi nakita sa TSH antas ng 5-10 mIU/ L.

A first step to learning from big data is realizing that it is part of a broader category of data that has been used for social research for many years: observational data.
Ang unang hakbang sa pag-aaral mula sa malaking data ay upang mapagtanto na ito ay bahagi ng isang mas malawak na kategorya ng mga data na ito ay ginagamit para sa mga social pananaliksik para sa maraming mga taon: obserbasyonal data.

He created a sophisticated mathematical model to fit observational data which before Ptolemy's time was scarce, and the model he produced, although complicated, represents the motions of the planets fairly well.
Siya ay nilikha ng isang sophisticated na matematiko modelo upang magkasya sa pagmamatyag ng data na bago Ptolemy ng oras ay mahirap, at ang mga modelo niya ginawa, kahit na kumplikado, kumakatawan sa motions ng planets may kabutihan.

Having a big dataset enables some specific types of research- measuring heterogeneity, studying rare events, detecting small differences, and making causal estimates from observational data.
Ang pagkakaroon ng isang malaking dataset nagbibigay-daan sa ilang mga tiyak na mga uri ng pananaliksik-pagsukat heterogeneity, pag-aaral bihirang mga kaganapan, tiktik maliit na mga pagkakaiba, at paggawa ng pananahilan mga pagtatantya mula sa obserbasyonal data.

Hipparchus not only gave observational data for the moon which enabled him to compute accurately the various periods, but he developed a theoretical model of the motion of the moon based on epicycles.
Hipparchus hindi lamang ibinigay sa pagmamatyag ng data para sa buwan na kung saan-enable sa kanya sa compute nang wasto ang iba't-ibang mga panahon, ngunit siya ay binuo ng isang panteorya modelo ng galaw ng buwan base sa epicycles.

Although large datasets don't fundamentally change the problems with making causal inference from observational data, matching and natural experiments- two techniques that researchers have developed for making causal claims from observational data- both greatly benefit from large datasets.
Kahit malalaking dataset huwag panimula baguhin ang mga problema sa paggawa ng pananahilan hinuha mula pagmamatyag ng data, na tumutugma at natural na mga eksperimento-dalawang mga pamamaraan na ang mga mananaliksik ay may binuo para sa paggawa ng pananahilan mga paghahabol mula sa obserbasyonal data-parehong lubos na makikinabang mula sa mga malalaking dataset.

The observational data available to Hubble by 1929 was sketchy, but whether guided by inspired instinct or outrageous good fortune, he correctly divined a straight line fit between the data points showing the redshift was proportional to the distance.
Ang pagmamatyag ng data na magagamit sa Hubble sa pamamagitan ng 1929 ay kulang, ngunit kung guided inspirasyon sa pamamagitan ng likas na hilig o marahas mabuting kapalaran, he tama divined dumiretso magkasya sa pagitan ng mga data points na nagpapakita ng redshift ay nauukol sa distance.

A crude way to think about it is that observational data is everything that does not involve talking with people(e.g., surveys, the topic of chapter 3) or changing people's environments(e.g., experiments, the topic of chapter 4).
A magaspang na paraan upang isipin ang tungkol dito ay na pagmamatyag ng data ay lahat ng bagay na hindi kasangkot sa pakikipag-usap sa mga tao( eg, mga survey, ang paksa ng Kabanata 3) o pagbabago ng mga tao na kapaligiran( hal, mga eksperimento, ang paksa ng kabanata 4).

Combining the data gathered from eBird with the lab's own observational data and information about species distribution gathered from remote sensing networks, the institute's models use machine learning to predict where there will be changes in habitat for certain species and the paths along which birds will move during migration.
Pinagsasama ang data na nakukuha mula sa eBird sa sariling pagmamasid ng data ng lab at impormasyon tungkol sa pamamahagi ng mga species na natipon mula sa mga remote sensing network, ang mga modelo ng institute ay gumagamit ng pag-aaral ng machine upang mahulaan kung saan magkakaroon ng mga pagbabago sa tirahan para sa ilang mga species at ang mga landas na kung saan ang mga ibon ay lilipat paglipat.

Warming between 1900-1920 and 1998-2018 based on 1 degree latitude/longitude gridded observational temperature data from Berkeley Earth.
Pag-init sa pagitan ng 1900-1920 at 1998-2018 batay sa 1 degree latitude/ longitude gridded observational temperatura ng data mula sa Berkeley Daigdig.