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残差プロット - 翻訳 :
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| 残差をヒストグラムでプロットする事です あなたはそれらの残差をヒストグラムで プロットする事を想像してみる ヒストグラムを思い出して下さい まし正規分布だと | And the way we're going to do that, and you'll see this in lecture nine specifically when we do regression and R. We'll plot residuals in a histogram. |
| ほかの方法としては 残差と呼ばれるもののプロットがあります | We'll look at an example of that in a second. |
| こんな見た目でした もし残差をプロットするなら 残差のほとんどは 0の付近を期待します それらの幾つかは正に | So you can imagine if I plotted those residuals in a histogram, remember histogram if we have a normal distribution just looks like that. |
| 散布図をプロットする事も出来て それでXと残差を見れる そしてここで | Another thing we can do is think back to the correlation chapter or, or lecture. |
| これが残差です | 4.9, 3.6, 2.9, 2.8, 3.1. |
| クロスバリデーション誤差を見てみて この図にプロットしてみよう トレーニング誤差から始めよう | Let's look at the training error and cause validation error and plot them on this figure. |
| 大きな残差は小さな残差よりも大きくなるからです | It has to do with the fact that in a quadratic version of the error, |
| 残差の二乗和だった | That's the residual sums of squares. |
| よって緑の線の残差は | And when you work this out, you'll find that this is 6 4 c² is the same as 3 2 c². |
| 大きな残差が見られるでしょう そして分布の上の方を見ると 少しの残差しかないのを見る事になる もし残差がXの関数だと もしXと残差の | Then, if I looked at the residuals then at the bottom of the distribution here, I would see big residuals, and if I looked at the top of the distribution, I would see small residuals. |
| 残差を見よ という事です 計測誤差を見よ | So one fundamental lesson to take away from that simple example is look at your residuals. |
| 残差自体の大きさはcの半分です したがって残差は c 2 ²となります | Now, how about the green one? For the green one, we have errors for all six points. |
| 残差を最小にしたい 予測誤差を最小にしたい | This is where the concept of ordinary lease squar es regression comes in. And the idea is very simple. |
| データをプロット | Data |
| データをプロット | Plot Data |
| データをプロット | zeptopascals |
| プロット範囲 | Plot range |
| プロット範囲 | Plot Range |
| プロットのスタイル | Plot Style |
| プロット範囲 | Plotting Range |
| プロット領域 | Plot Area |
| 標準誤差は残差の二乗和をn 2で割った物です | But again what's standard errors. |
| プロットの外観 | Plot Appearance |
| プロットを隠す | hide the plot |
| 極座標プロット | Polar Plot |
| プロットを印刷 | Print Plot |
| プロットすると | I have written down here. |
| 計算される 残差を最小化したい | So again, the values of the coefficients are estimated such that the model comes up with optimal predictions. |
| 見て分かるのは 残差の二乗和は | This is actually in my terminology one to three, but it just lists one two in this output. |
| その他の3つのデータ点については かなりの残差があります この残差をcとします | The blue one suffers no loss for the three points over here but a fairly substantial loss for the other three data points. |
| 青の残差の半分になりました これは驚きですね これは残差を2乗で表した場合 | So, the total error for the green one, the quadratic error, is half as big as it is for the blue one and that's a surprise. |
| それはその個人の予測誤差とか残差と言われる物です | They did much better than 2100. So the distance between. |
| 直交座標プロット | Cartesian Plot |
| 媒介変数プロット | Parametric Plot |
| プロットをアニメーション表示... | Animate Plot... |
| Bの添字1が傾き eが予測誤差とか残差といわれるもの | So B sub zero again is just the intercept for the slope of the line. |
| プロット範囲の下限 | lower boundary of the plot range |
| プロット範囲の上限 | upper boundary of the plot range |
| プロット範囲の下限 | Lower boundary of the plot range |
| プロット範囲の上限 | Upper boundary of the plot range |
| ここで残差のエラーはまったくありません | When you plug these things in you can easily verify that these two numbers are correct. |
| プロット範囲のカスタム境界 | Custom boundary of the plot range |
| プロット名を表示する | Show the plot name |
| BCWS プロットを表示する | Show BCWS plot |
| BCWP プロットを表示する | Show BCWP plot |
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