Словосочетание "empirical smoothing" является существительным.
/ɪmˈpɪrɪkəl ˈsmuːðɪŋ/
"Empirical smoothing" относится к статистическим методам, используемым для уменьшения колебаний или вариаций в данных, основанным на эмпирических наблюдениях, а не на теоретических моделях. Оно широко используется в различных областях, таких как экономика, финансы и исследование данных. Этот термин может встречаться как в устной, так и в письменной речи, но чаще используется в специализированных контекстах, таких как научные статьи или статьи по статистике.
Эмпирическое сглаживание часто используется в анализе временных рядов для определения основных тенденций.
Researchers applied empirical smoothing to the collected data to enhance predictive accuracy.
Исследователи применили эмпирическое сглаживание к собранным данным, чтобы повысить точность прогнозов.
In machine learning, empirical smoothing can help mitigate the impact of outliers.
Термин "empirical smoothing" может быть частью некоторых выражений и контекстов в научной литературе и практике. Однако он не так часто встречается в идиоматических выражениях, как более распространенные фразы. Вместо этого, можно привести пару примеров, где он используется в более сложных контекстах:
Используя методы эмпирического сглаживания, аналитики могут улучшить свои модели для достижения лучших результатов.
Empirical smoothing allows statisticians to draw clearer conclusions from complex data sets.
Синонимы: - Data smoothing - Statistical smoothing - Trend analysis
Антонимы: - Data variability - Irregularity - Roughness
Таким образом, "empirical smoothing" — это важный термин в статистическом анализе, который помогает улучшить интерпретацию данных и прогнозирование.