Translation of "weighted regression" to Japanese language:
Dictionary English-Japanese
Examples (External sources, not reviewed)
| Score Weighted | スコア順 |
| Rating Weighted | 評価順 |
| weighted saturation | タイルの彩度 |
| Center weighted average | 中央重点測光 |
| They're all weighted equally. | 国の位置がこれらの要素の平均値を示します |
| He is weighted down with various cares. | 彼は色々な心配事で参っている |
| We have a weighted mean over here. | 事前のガウス分布は 明らかにより高い不確実性を持つので |
| 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 |
| 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 |
| Then the new mean, mu prime, is the weighted sum of the old means where mu is weighted by r squared and nu is weighted by sigma squared normalized by the sum of the weight factors. | ここでμはr² νはσ²でそれぞれ加重されます さらに加重係数の合計で正規化されます 新しい分散項をσ²'とします |
| 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 |
| You can see the curve is obviously heavily left weighted. | どれくらい偏っているかというと 上位10 パーセントの人が |
| 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 |
| 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 |
| It's the probability weighted sum of the squared distances from the mean. | 確率で重み付けした総和です さて 距離は何になるでしょう |
| That means that nu is weighted much, much larger than the mu. | よって平均値はμよりもνに近づくので |
| 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 |
| Let's start talking about logistic regression. | このビデオでは |
| This is the concept of regression. | つまり平均への回帰です |
| That is regression to the mean. | ある人があることについて例外的だとします |
| So, here's our linear regression algorithm. | 最初の方のこの項は |
| light of logistic regression, the Support | このコスト関数を最小化する |
| linear regression isn't a good idea . | 次のビデオでは |
| So remember in simple regression, the standardized regression coefficient was the same as the correlation coefficient. | 一致しました いまやそうでは無い 何故ならこれは 出版数と性別を考慮に入れた上での |
| logistic regression and we're seeing what the mathematical formula is defining the hypothesis for logistic regression. | ロジスティック回帰の仮説が 定義されるかを見ている 次のビデオでは |
| Remember, that is the weighted sum of the squared distances from the mean. | 重み付けした総和です 0を得る確率は何でしょうか |
| For the weighted average we get 2 times 10 plus 8 times 13. | それからこの2つの合計で正規化します |
| So the main topic of this segment is just again estimation of regression coefficients in multiple regression. | 重回帰での回帰係数の計算 ここでも単回帰の時と同じように最小二乗法やってるんだが |
| In the last lecture, we did simple regression, which is just one predictor in the regression equations. | ありません 今日は 重回帰を見ていきます |
| The first thing to understand is the regression equation and the different components of the regression equation. | まず始めに 用語をはっきりさせておきましょう このセグメント 及び本コースのこのパートでは |
| So again, here's the simple regression equation. | 予測値yを得るには 回帰定数足すことの |
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