STATISTICAL MODEL Meaning in Tagalog - translations and usage examples

• statistical model
• istatistikang modelo
• statistical modelo

Examples of using Statistical model in English and their translations into Tagalog

Figure 3.11: Predictive accuracy for statistical model trained with call records.
Figure 3. 11: mahuhulain katumpakan para sa statistical model sanay na may tala ng tawag.

A detailed description of YouGov's statistical model is here WEB Roughly speaking, YouGov partitions voters into types based on 2015 general election vote choice, age, qualifications, gender, date of interview, as well as the constituency they live in.
Ang isang detalyadong paglalarawan ng statistical modelo YouGov ay dito WEB Halos pagsasalita, YouGov partitions botante sa uri batay sa 2015 pangkalahatang halalan boto choice, edad, mga kwalipikasyon, kasarian, petsa ng interview, pati na rin ang konstityuwensya sila nakatira in.

Figure 3.14: Predictive accuracy for a statistical model trained with call records.
Figure 3. 14: Predictive accuracy para sa isang istatistikang modelo na sinanay sa mga tala ng tawag.

We then used statistical modelling and real election results to simulate what would have happened if the loser of some key races looked like one of our"ideal candidates", but was otherwise identical to the real losing candidate.
Pagkatapos ay ginamit namin ang statistical modeling at tunay na mga resulta ng halalan upang gayahin kung ano ang mangyayari kung ang natalo ng ilang mga pangunahing karera ay mukhang isa sa aming" ideal candidates", ngunit kung hindi man ay katulad ng tunay na nawawalan ng kandidato.

Second, they can use a more sophisticated statistical model for making estimates within groups.
Pangalawa, maaari nilang gamitin ang isang mas sopistikadong statistical model para sa paggawa ng mga pagtatantya sa loob ng mga grupo.

Dr Tannock noted that the American Statistical Association recently published a statement on the uses and limitations of P values, highlighting that, at base, they merely state the compatibility of a result with a statistical model.
Nabanggit ni Dr Tannock na ang American Statistical Association kamakailan ay naglathala ng isang pahayag sa mga gamit at mga limitasyon ng mga P na mga halaga, na nagpapakitang iyon, sa base, ipinahayag lamang nila ang pagiging tugma ng isang resulta sa isang istatistika na modelo.

The researchers designed a statistical model that combines two sets of measures.
Ang mga mananaliksik ay nagdisenyo ng isang modelo ng istatistika na pinagsasama ang dalawang hanay ng mga panukala.

But, as Wang and colleagues showed, this kind of opt-in sample- even from a sampling frame with enormous coverage error- need not be catastrophic if the researcher has good auxiliary information and a good statistical model to account for these problems.
Ngunit, tulad ng ipinakita ni Wang at mga kasamahan, ang ganitong uri ng pag-opt-in sample-kahit mula sa isang sampling frame na may napakalaking saklaw ng pagkakamali-ay hindi kailangang maging sakuna kung ang mananaliksik ay may magandang katulong na impormasyon at isang mahusay na modelo ng istatistika para sa mga problemang ito.

Figure 3.12: Comparison of predictive accuracy for statistical model trained with call records to simple baseline prediction.
Figure 3. 12: Paghahambing ng mahuhulain katumpakan para sa statistical model sanay na may tala ng tawag sa simpleng hula baseline.

These increases in nonresponse threaten the quality of estimates because the estimates increasingly depend on the statistical models that researchers use to adjust for nonresponse.
Ang mga pagtaas na ito sa nonresponse ay nagbabanta sa kalidad ng mga pagtatantya dahil ang mga pagtatantya ay higit na nakasalalay sa mga istatistika ng modelo na ginagamit ng mga mananaliksik upang mag-ayos para sa mga hindi tumutugon.

For more on how researchers use statistical models to analyze eBird data see Fink et al.(2010) and Hurlbert and Liang(2012).
Para sa karagdagang sa kung paano mananaliksik ay gumagamit ng statistical modelo upang pag-aralan ang data eBird makita Hurlbert and Liang( 2012) at Fink et al.( 2010).

Two estimates are presented for each group because the estimates depend on the covariates they included in their statistical models(see models 4 and 6 in tables 3 and 4 in Costa and Kahn(2013)).
Dalawang mga pagtatantya ay iniharap para sa bawat grupo dahil ang mga pagtatantya ay depende sa covariates sila kasama sa kanilang statistical modelo( tingnan modelo 4 at modelo 6 in Table 3 at Table 4 in Costa and Kahn( 2013)).

Finally, the researcher uses the parameters in this statistical model to produce estimated classifications of new galaxies(figure 5.4).
Sa wakas, ang researcher ay gumagamit ng mga parameter na ito sa statistical modelo upang makabuo ng tinatayang klasipikasyon ng mga bagong kalawakan( Figure 5. 4).

After combining information from the experiment with information about the households, Costa and Kahn(2013) used a series of statistical models to estimate the treatment effect for very specific groups of people.
By Kombinasyon impormasyon mula sa eksperimento na may impormasyon tungkol sa mga kabahayan, Costa and Kahn( 2013) na ginagamit ng isang serye ng mga statistical modelo upang matantya ang epekto ng paggamot para sa napaka-tukoy na mga grupo ng mga tao.

Figure 3.15: Comparison of predictive accuracy for a statistical model trained with call records to simple baseline prediction.
Figure 3. 15: Paghahambing ng predictive na katumpakan para sa isang istatistikang modelo na sinanay sa mga tala ng tawag sa simpleng baseline prediction.

Climate and geographic variables, population data, disease-control data, pathogen data and human history data were all factored into statistical models that attempted to show which factors had stronger correlations to disease.
Klima at mga geographic na variable, ang data ng populasyon, ang data ng sakit-control, pathogen data at pantao kasaysayan data ay lahat factored sa statistical modelo na tinangka upang ipakita kung saan ang mga kadahilanan ay may malakas na correlations sa sakit.

In statistics, omitted-variable bias(OVB) occurs when a statistical model leaves out one or more relevant variables.
Sa estadistika, ang pagkiling ng aliging kinaltas( Ingles: omitted variable bias o OVB) ay nangyayari kapag kulang sa isang modelong estadistika ang isa o higit pang nauukol na aligin.

As this example illustrates, treatment effects can be different for different people and estimates of treatment effects that come from statistical models can depend on the details of those models(Grimmer, Messing, and Westwood 2014).
Bilang halimbawa na ito ay naglalarawan, paggamot epekto ay maaaring magkaiba para sa iba't ibang mga tao at mga pagtatantya ng mga epekto ng paggamot na nanggaling mula sa statistical modelo ay maaaring depende sa mga detalye ng mga modelo( Grimmer, Messing, and Westwood 2014).

Next, in the supervised learning step, Blumenstock built a statistical model to predict the survey response for each person based on their features.
Susunod, sa supervised hakbang sa pag-aaral, Blumenstock na binuo ng isang statistical modelo upang mahulaan ang survey tugon para sa bawat tao ayon sa kanilang mga katangian.

Therefore, to make estimates about this group, multilevel regression uses a statistical model to pool together estimates from people in very similar groups.
Samakatuwid, upang gumawa ng mga pagtatantya tungkol sa grupong ito, ang multilevel regression ay gumagamit ng isang istatistika na modelo upang magkasama ang mga pagtatantya mula sa mga taong nasa magkatulad na grupo.