Translation of "regression error" to Japanese language:
Dictionary English-Japanese
Examples (External sources, not reviewed)
| And T, we just saw, the formula is the regression coefficient over standard error. | でも 標準誤差ってなんでしょう |
| This point and the regression line, that's the prediction error or residual for that individual. | 等分散性というのは それらの距離が |
| linear regression. | 元通りの線形回帰の目的関数に戻します |
| logistic regression. | y 1の時と |
| logistic regression. | それは前回はマイナスの符号を |
| And of course, this is the definition of the test set error if we are using linear regression and using the squared error metric. | テストセットの誤差の定義であって 二乗誤差の計量を用いている場合だ ではもし分類問題を行なっていて |
| And this data set happens to be fittable by a linear regression model without any residual error. | 数学的計算をせずw₀とw₁の値を求めてください |
| Regression testing output | 回帰テストの出力 |
| Regression Testing Status | 回帰テストの状態 |
| Regression is continuous. | 気温は66 5度 という予想などです |
| Regression tester for kate | Kate のための回帰テスター |
| KHTML Regression Testing Utility | KHTML 回帰テストユーティリティ |
| Regression tester for khtml | khtml のための回帰テスター |
| So, that's linear regression. | ビデオでは このモデルをどのように実装していくかをお話します |
| logistic regression with a | 適用していく というのが考えられる |
| Regression coefficient zero then if I sample over and over again I should get regression coefficient set all around zero and that would translate into T values that error around zero. | そこから得られる相関係数の集合は全部0の回りになる そしてそれはTに翻訳され その誤差は 0の回りになる しかしもしとても強く正の回帰係数を得たら |
| Internal error, unrecognized error. | 内部エラー 予期されていないエラーです |
| It can be predictive from some constant plus some predictor variable x times the regression coefficient for x plus error. | その回帰方程式全体をこのシンプルなパスモデルで表現出来る |
| And what's new is doing multiple regression analysis, asking for standardized regression coefficients. | そうコメントにもある 回帰分析をやって |
| Installation error Theme file error. | インストールエラー テーマファイルのエラー |
| Error, error. Does not compute. | エラー エラー 計算不能 |
| Now that we're in regression I want to present this with respect to the unstandardized regression coefficient, B, in the regression equation. | これを示したいと思います 帰無仮説はXとYの関係の傾きがゼロという事です |
| linear regression for classification problems. | ここに もう一つ |
| The unstandardized regression coefficient, B. | そして係数の標準誤差 |
| That is the regression constant. | 最初の予測変数の傾きです だからそれらの他の場所で推計している分を差し引かないと |
| Today, we'll see how multiple regression, multiple regression works where we have multiple predictors. | 重回帰は予測変数が複数の時に使えます それはもうちょっと複雑になります 解釈の点でも 係数のラッシュの点でも |
| Error | エラーValidation status |
| Error. | エラー! |
| Error. | エラー |
| Error | エラーSyntax highlighting |
| Error | エラーlist header type of file |
| Error | エラー |
| Error. | エラー |
| error | The same word as 'ld' uses to mark an... |
| Error | エラー |
| ERROR | エラー |
| error | 貼り付けエラー |
| Error | 貼り付けエラー |
| Error! | エラー! |
| error | エラー |
| Error | エラー |
| What we'll also see is the standard error association, associated with each regression coefficient, and that will give us a T test. | 標準誤差も見られます それでT検定も出来ます それと関連するP値 これは帰無仮説有意検定の部分です |
| At first we've covered multiple regression analysis sort of conceptually, and how to interpret regression coefficients when there are multiple predictors in our regression equation. | そこで回帰方程式に複数の回帰係数がある時に それをどう解釈するかを学んだ そして行列の代数について見ていき 一つの方程式で複数の予測変数の回帰係数を一度に |
| That regression, or that regression equation, we could run it in R, and get the regression equation. We'll, we'll do that in, in lecture nine. | それはレクチャー9でやります それがモデル それが私がモデルと言った時に |
| GUI for the khtml regression tester | khtml 回帰テスターの GUI |
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