"回帰さ"の翻訳 英語に:


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回帰さ - 翻訳 :

  例 (レビューされていない外部ソース)

回帰をやってる今は 回帰方程式の中の標準化されてない回帰係数Bで
Either way it's up to you.
北回帰線
Tropic of Cancer
南回帰線
Tropic of Capricorn
KHTML 回帰テストユーティリティ
KHTML Regression Testing Utility
重回帰で回帰係数がどう算出されるかを理解する為だ どうやってこれらの複数の回帰係数が
And the reason we did that is so that we could see exactly how the regression coefficients are estimated in a multiple regression.
標準化された回帰係数を得た 標準化された回帰係数 0.34は回帰係数 これがあなたのやった事をチェックする方法
This is when I put active years in the regression equation by itself and I use the scale function and R to get the standardized regression coefficient.
Rで重回帰分析をする回だ 前回は重回帰分析を一つやった
Hi, welcome back.
ただ回帰分析を実行すると 標準化されてない回帰係数と同時に
Aspect of R that's a little bit unique. In most software packages if you run a regression analysis it will just.
もし単回帰の一予測変数で標準化された回帰係数を見たいなら
It gets even easier if we want to look at the standardized regression coefficient.
回帰テストの出力
Regression testing output
回帰テストの状態
Regression Testing Status
khtml 回帰テスターの GUI
GUI for the khtml regression tester
単回帰を見てみよう 回帰定数はここでも0
Now let's look at the simple regression with active years in the equation.
標準化された回帰係数も得られる
The software will automatically give you.
そして標準化回帰係数と偏回帰係数の 違いです
We'll come back to that again in multiple regression, and in lecture nine in R. And then, the importance of this distinction between unstandardi zed and standardized regression coefficients.
Kate のための回帰テスター
Regression tester for kate
khtml のための回帰テスター
Regression tester for khtml
回帰定数は消えて
Another thing I did here is I standardized everything, just to make this a little easier on us.
線形回帰は実際に
In this particular example, it
理解する事と標準化された物とされてない物の回帰係数の 解釈の仕方を理解する事です そして標準的な重回帰とシーケンシャル重回帰の違いを
The important concepts to take away from this segment are, again, understanding the equation and the components of the equation, how to interpret the, both the unstandardized and the standarized regression coefficients.
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
So the main topic of this segment is just again estimation of regression coefficients in multiple regression.
でもそこにあるから 我々は重回帰の回帰係数の計算を
But for the sake of time, I didn't wanna go through that here.
y bx aの回帰係数と
We have x of 1, 2, and 3 and y of 4, 7, and 13.
重回帰分析を行った
And, in the last segment.
ナイーブベイズ k近傍法 サポートベクターマシン ロジスティック回帰
Which of these would be a good algorithm or technique for doing this classification into things like people, places, and drugs.
今回は帰ってやろう
But if you turned that money over to the cops, it'll be in the paper. If you didn't...
家に帰ってもう一回書いてください 笑
Water plus sap exhumed from a cut tree. Right?
これは相関係数と同じでは無い 単回帰では標準化された回帰係数は相関係数と
But again, now that we're in multiple regression, this is not the same as the correlation coefficient.
前回のレクチャーでは 重回帰を見ていった
And today we're going to do multiple regression analysis in R.
最初のセグメントでまっさらの回帰入門を そして
And today's lecture is just two segments.
このモデルのもう一つの名前は単回帰です そして単回帰の単は
Predicting all the prices as functions of one variable X. And another name for this model is univariate linear regression.
回帰に入っていきます 今日は単回帰をやっていき レクチャー8では
Hi. Welcome back to Statistics One.
線形回帰の別の問題は
Clearly a linear regression model is a very poor one to explain this data over here.
ここに 通常の線形回帰
Let's look at some examples.
これが回帰の概念です
Therefore, y will always be less extreme.
これが線形回帰のアルゴリズムだ
So, this term here.
ロジスティック回帰やニューラルネットワークと比べて サポートベクターマシーン
And that's called the support vector machine, and compared to both the logistic regression and neural networks, the
既に線形回帰もあるし
So why do we need yet another learning algorithm?
今回こそは帰国します
This time I'm going home.
それで 今回のご帰国は
What brought you back home?
回帰問題においては データは長さNの入力ベクトルと
So let's look a little bit deeper into what we call regression.
そして外では 標準化した回帰係数と標準化してない回帰係数の
That's ordinary least squares, is the approach we'll take at first.
重回帰で実行するだけで
All, simultaneously in one analysis.
つまり平均への回帰です
This is the concept of regression.
だけど 線形回帰の場合の
You know, you can end up here or here.

 

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