"regression"の翻訳 日本語へ:


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Regression - translation :
キーワード : 回帰 開始 記憶 自身

  例 (レビューされていない外部ソース)

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
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
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.
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
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
So the main topic of this segment is just again estimation of regression coefficients in multiple regression.
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
So let's look at the regression next.
回帰に関する最初の小テストです
So that's linear regression with gradient descent.
もしあなたが上級線形代数のコースを
We, just ran a multiple regression analysis.
だが標準化されていない回帰係数しか得ていない
The unstandardized regression coefficient, and the standardized.
さもないと具体的にそう頼まないといけない
So now the regression constant is zero.
年齢の回帰係数は年齢と持久力の相関になっている
When you, do the simple regression equations.
係数を標準化すると
And look at all the regression coefficients.
しかし間違った研究でそれらをやった経験があるなら
And thus, using linear regression this way.
この点より右にある全ての点は
Linear regression? Do we compute confidence intervals?
あるいは最尤推測値の計算でしょうか
For now, simple regression, it's real easy.
それをどう計算するかは既に見てきました 思い出して下さい それはクロス積の和の
Today we'll talk about classification versus regression.
回帰について説明します 分類では出力結果は二者択一か 決まった種類になります
The standardized regression coefficient, .34, is the regression coefficient. This is just a way of checking your work.
これらは一致する 年齢とやった時は 0.13
Regression co efficients, in a multiple regression, using matrix algebra and last week, you didn't even know matrix algebra.
先週には行列の代数が何なのかすら知らなかったのに これって凄い

 

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