複数の変数を含むモデルは、予測変数間の相互作用を考慮することで予測精度を向上させた。

統計学者は、変量を要素とするベクトルを、各成分が異なる特徴を表すものとして定義した。

研究者たちは、予測因子間の複雑な関係をとらえるために、いくつかの多変量測度を用いて結果をモデル化した。

研究者たちは、単変量の検定では見逃してしまうようなパターンを特定するため、そのデータセットを多変量的に解析した。

その多変量モデルは、変数間の複雑な関係を単変量のアプローチよりも効果的に捉えた。

そのデータセットの多変量性により、分析は予想よりも複雑になった。

複数の変数を持つモデルは、予測子間の複雑な相互作用をより正確に反映しました。

モデルは温度、圧力、湿度の相互作用を考慮して、複数の変数を用いて較正された。

研究者たちは、そのモデルの多変量性が異なる推定手法を必要とするかどうかを議論した。

複数の変数に関する微分積分の試験では、偏導関数と重積分が出題されました。