English: It is possible to use a weighted linear regression after having performed a linearising transformation of the response data — for instance into probit or logit or Weibull units (16), but non-linear regression procedures are preferred techniques that better handle unavoidable data irregularities and deviations from smooth distributions.
French: Il est possible d'utiliser une régression linéaire pondérée après avoir effectué une transformation linéarisant les valeurs décrivant l'effet observé — par exemple en unités probit ou logit ou Weibull (16), mais il est préférable d'appliquer des méthodes de régression non linéaire, celles-ci traitant mieux les irrégularités inévitables des valeurs et les écarts par rapport aux distributions régulières.
German: Im Anschluss an eine linearisierte Transformation der Reaktionsdaten (z. B. in Einheiten nach dem Probit-, Logit- oder Weibull-Modell) (16) kann eine gewichtete lineare Regression vorgenommen werden; nicht-lineare Regressionsverfahren, mit denen die unvermeidlichen Unregelmäßigkeiten der Daten und Abweichungen von gleichförmigen Verteilungen besser verarbeitet werden können, werden jedoch bevorzugt.
Spanish: Es posible utilizar una regresión lineal ponderada después de haber efectuado una linealización de los datos de respuesta como, por ejemplo, en probit o logit o unidades Weibull (16), pero son preferibles los procedimientos de regresión no lineal porque con ellos se tratan mejor las inevitables irregularidades de los datos y las desviaciones respecto a distribuciones suaves.
Italian: È possibile utilizzare una regressione lineare ponderata dopo aver effettuato una trasformazione di linearizzazione dei dati di reazione — per esempio in unità probit, logit o Weibull (16), ma è preferibile applicare metodi di regressione non lineare in quanto tengono conto meglio delle irregolarità inevitabili dei valori e degli scarti rispetto alle distribuzioni regolari.
Portuguese: Pode utilizar-se uma regressão linear ponderada, antecedida de uma transformação de linearização dos dados de resposta — por exemplo para unidades probit, logit ou de Weibull (16) –, mas a técnica preferida é a aplicação de procedimentos de regressão não linear, que permitem lidar melhor com as inevitáveis irregularidades dos dados e com os desvios em relação a uma boa distribuição.
Dutch: Het is mogelijk een gewogen lineaire regressie te gebruiken nadat op de responsgegevens een linearisering-transformatie is uitgevoerd, bijvoorbeeld naar probit-, logit- of Weibull-eenheden (16), maar de voorkeur wordt gegeven aan niet-lineaire regressieprocedures, die beter omgaan met onvermijdelijke onregelmatigheden in gegevens en afwijkingen van regelmatige distributies.
Danish: Der kan anvendes vægtet lineær regression efter forudgående lineariserende transformation af responsdataene — til f.eks. probit-, logit- eller Weibull-enheder (16), men det må foretrækkes at benytte ikke-lineære regressionsmetoder, da de bedre håndterer de uundgåelige uregelmæssigheder i data og afvigelser fra jævne fordelinger.
Swedish: Man kan använda viktad linjär regression efter att ha gjort en linjär transformation av responsdata, t.ex. till probit-, logit- eller Weibullvärden (16). Icke-linjära regressionsmetoder är dock att föredra, eftersom de är bättre anpassade för att hantera sådana oregelbundenheter i data som inte går att undvika, liksom de hanterar avvikelser från jämna fördelningskurvor bättre.
Finnish: Painotettua lineaarista regressiota voidaan käyttää sen jälkeen, kun vastetiedoille on tehty linearisoiva muunnos – esimerkiksi probitti-, logitti- tai Weibull-yksiköiksi (16) – mutta suositeltavampaa on käyttää epälineaarisia regressiomenetelmiä, joilla voidaan paremmin käsitellä tiedoissa väistämättä esiintyviä epäsäännöllisyyksiä sekä poikkeamia tasaisista jakaumista.
Greek: Είναι δυνατόν να εφαρμοστεί σταθμισμένη γραμμική παλινδρόμηση, μετά από γραμμικό μετασχηματισμό των δεδομένων απόκρισης, λόγου χάριν, σε μονάδες probit ή logit ή Weibull (16), αλλά προτιμώνται οι τεχνικές μη γραμμικής παλινδρόμησης, με τις οποίες αντιμετωπίζονται καλύτερα οι αναπόφευκτες ανωμαλίες των δεδομένων και οι αποκλίσεις τους από τις ομαλές κατανομές.
Czech: Je možné použít váženou lineární regresi po provedení linearizující transformace dat odezvy, například do probitových nebo logitových či Weibullových jednotek (16), ale dává se přednost nelineárním regresním postupům, s jejichž pomocí se lépe zpracovávají nevyhnutelné nepravidelnosti dat a odchylky od hladkých distribucí.
Slovak: Možno použiť váženú lineárnu regresiu po uskutočnení linearizovanej transformácie reakčných údajov – napríklad na probitové alebo logitové alebo Weibullove jednotky (16), alebo sa uprednostňujú techniky nelineárnej regresie, ktorými sa lepšie spracujú nepresnosti údajov, ktorým sa nedá zabrániť, a odchýlky od hladkých rozdelení.
Polish: Możliwe jest zastosowanie ważonej regresji liniowej po przeprowadzeniu linearyzującej transformacji danych odpowiedzi — na przykład do jednostek probit lub logit albo Weibulla (16), lecz preferowane są procedury regresji nieliniowej, które lepiej znoszą nieuniknione nieregularności danych i odchylenia od gładkich rozkładów.
Hungarian: Lehetőség van arra, hogy a hatásadatok – például probit-, logit- vagy Weibull-modell (16) szerinti – linearizációs transzformálását követően súlyozott lineáris regressziót végezzünk, de előnyösebb inkább nemlineáris regressziót alkalmazni, mert ez jobban kezeli az adatok elkerülhetetlen irregularitását és a sima eloszlástól való eltérést.
Slovenian: Možno je uporabiti uteženo linearno regresijo po opravljeni linearizacijski transformaciji podatkov odziva – npr. v probit, logit ali Weibullove enote (16), vendar imajo prednost nelinearni regresijski postopki, saj bolje obravnavajo neizogibne nepreavilnosti v podatkih ter odklone od enakomernih porazdelitev.
Romanian: Este posibilă folosirea unei regresii lineare ponderate după ce s-a efectuat o transformare de linearizare a datelor de răspuns – de exemplu în funcția probit, logit sau unități Weibull (16), dar procedurile de regresie nelineară sunt tehnici preferate, care tratează mai bine inexactitățile inevitabile ale datelor și abaterile de la distribuțiile netede.
Bulgarian: Може да се използва тегловна линейна регресия след извършване на линеаризираща трансформация на данните от ответната реакция — например в единици пробит или логит или Weibull (16), но предпочитаните техники са тези на нелинейната регресия, които по-добре обработват неизбежните неравномерности и отклонения от гладките разпределения.
Estonian: Võib kasutada kaalutud lineaarset regressiooni pärast kosteandmete lineariseerivat teisendamist näiteks probit-, logit- või Weibulli ühikute kujule (16), kuid eelistada tuleb siiski mittelineaarse regressiooni meetodeid, mis sobivad paremini vältimatute andmevigade ja sujuvast jaotusest kõrvalekallete puhul.
Latvian: Var izmantot svērto lineāro regresiju pēc tam, kad veikta iegūto datu lineārā transformācija, piemēram, probit vai logit, vai arī Weibull vienībās (16), taču vēlams izmantot augstākas kārtas regresiju, kas ir piemērotāka gadījumos ar nenovēršamām datu kļūdām un novirzēm no varbūtību vienmērīga sadalījuma.
Lithuanian: Galima taikyti svertinę tiesinę regresiją, atlikus atsako duomenų tiesinamąjį transformavimą, pvz., į probito, logito arba Weibullo vienetus (16), bet geresnės yra netiesinės regresijos metodų procedūros, kurias taikant geriau apdorojami neišvengiami duomenų netolygumai ir nukrypimai nuo glodžiųjų skirstinių.
Maltese: Huwa possibbli li tiġi użata regressjoni medja lineari wara li ssir trasformazzjoni linearizzanti tad-dejta ta’ rispons — pereżempju f’unità probit jew logit jew Weibull (16), iżda proċeduri non-lineari ta’ regressjoni huma ppreferuti għax jittrattaw aħjar l-irregolaritajiet inevitabbli ta’ dejta u d-devjazzjonijiet minn distribuzzjonijiet lixxi.