"回帰モデル"の翻訳 英語に:


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回帰モデル - 翻訳 :

  例 (レビューされていない外部ソース)

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.
意味する物です 回帰方程式はただのモデルです 我々のモデルが
That's the model. That's what I, that's what I mean when I say model.
モデルAのR 2とモデルBのR 2を見てみる これは単回帰ではそんなには出てこない 何故ならモデルは
If we want to compare models, for example, we want, want to look at model A's R squared versus model B's R squared.
複数の回帰モデルを持って お互いに検定するというもの
That's not a very compelling story.
単回帰のモデルより有意に多くの変動を担う それはアクティブビュワーを含めてより複雑化したモデルとの
That is, the more complex model with both predictors in the equation is accounting for significantly more variance than the simple model.
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
標準化された回帰係数を得る そして二番目のセグメントで モデルの比較を行う 複数のモデルを実行し
And then, in the second segment, we'll run the same analysis over again but we'll get the standardized regression coefficients.
これは線形回帰より複雑なモデルで fをxの線形関数とすると
For such situations there is a model called logistic regression, which uses a slightly more complicated model than linear regression, which goes as follows .
回帰方程式とは何か そして同様にモデルとは何か という事です
So, let's dive into the first segment. This is Introduction to Regression.
モデルの位置が回転しました
At this point, forget about that there's even a rotation matrix.
サポートベクターマシンとは 教師あり学習モデルであり 判別分析や回帰分析に用いられる
Support vector machines are supervised learning models used for classification and regression analysis.
2つの予測変数を入れた重回帰 そうするとモデルの比較が出来る 予測変数を追加して一つのモデルに
Just two simple regressions and model three is the multiple regression with both predictors in there.
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.
モデル もっと複雑な学習アルゴリズムにしていきます また このモデルを特に指示す名前をつけたいと思います このモデルは線形回帰といい
linear functions, and we will build on this to eventually have more complex models, and more complex learning algorithms.
実装するか それは3つの回帰モデルを実行していく事によって レクチャー12で
Okay, so how do we actually test for mediation and how do we implement this.
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
回転行列がモデルを土台の上で回転させます
The translation moves the model to the origin, where it's now centered.
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.
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.
あなたは回帰のモデルとは単なる方程式だと言う事を知る事になります
The important topics in this first segment is just to understand what the regression equation is and likewise what the model is.
そして2つのモデル比較出来る それは今週の重回帰でちょっとやります
Model A makes a certain prediction, model B makes another prediction.
両方の予測変数を一つの回帰方程式に入れる事 これがいわば フルのモデルだ
And that's what we're gonna see in the next segment. What we need to do is add in.
混乱を避ける為に というのはこのモデルに複数の回帰式を入れていくので
It's an exogenous variable.
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
しかし今回はメディエーション分析を このグラフィカルなモデル
So again, we're, we're doing mediation analysis.
モデルとその他のあらゆるものを y軸回りに回転させる回転行列
You're given a translation matrix that would move the center of the model's base to the origin.
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...
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.
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.
これら3つが全て正の相関だと想定している 最初の2つの単回帰のモデルの結果は
Assume all of them scored on a simple scale one to five higher means happier, more extroverted ah, greater diversity in life experience.
モデル ドル(モデル アイドル)
Yes
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.

 

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