線形回帰 英語 意味 - 英語訳 - 日本語の例文

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日本語 での 線形回帰 の使用例とその 英語 への翻訳

ボタンをクリックすると、線形回帰ダイアログ・ボックスが現れます。
Once you have clicked on the button, the Linear Regression dialog box appears.

例えば、線形回帰の場合は。
So for example with the linear regression.

特異性の詳細線形回帰モデルのモデル式は、です。
Singularity Details The linear regression model is formulated as.

年代による傾向を線形回帰分析によって解析した。
Time trends were analysed via linear regression.

法にもとづき，線形回帰モデルにおけるÛ。
State the assumptions in a linear regression model.

線形回帰モデルの仮定？
The Assumptions of the Linear Regression Model.

線形回帰の仮説は，誤差eiが同じ正規分布N(0,s)に従い独立であるということである．。
The linear regression hypotheses are that the errors ei follow the same normal distribution N(0,s) and are independent.

分位数の線形回帰の切片および傾きは、標本の相対的な位置および相対的なスケールの尺度を与える。
The slope and position of a linear regression between the quantiles gives a measure of the relative location and relative scale of the samples.

線形回帰、もしくは通常最小二乗法（OLSは、最も単純で、最も古典的な線形回帰手法。
Linear regression, or ordinary least squares(OLS), is the simplest and most classic linear method for regression.

外国為替指標：1）次の設定の線形回帰チャネル（i-Regr）：次数=3、kstd=1。
Forex Indicators: 1 Linear Regression Channel(i-Regr) with the following settings: degree=3, kstd=1.5, bars=240, shift=0.

あてはめた回帰モデルをさらに調べる必要がある場合は、fitlmまたはstepwiselmを使用して線形回帰モデルオブジェクトLinearModelを作成します。
If you need to investigate a fitted regression model further, create a linear regression model object LinearModel by using fitlm or stepwiselm.

BigQueryMLとはGoogleのDWHであるBigQuery上で線形回帰とロジスティック回帰を実現するものです。
With BigQuery ML, you can perform linear regressions and logistic regressions straight from BigQuery, Google's data warehouse service.

線形回帰モデルは、ANCOVAやANOVAを行う一般化線形モデル（GLM:GeneralizedLinearModels）と呼ばれる大分類に属します。
The Linear Regression method belongs to a larger family of models called GLM(Generalized Linear Models), as do the ANCOVA and ANOVA.

線形回帰モデルをステップとして作り、新しいデータで予測する方法。
How to create a Linear Regression Model as a step then predict with new data.

これらの結果は、R²とか線形回帰やANOVAの分散分析表に似ています。
These results are similar to R² and to the analysis of variance table of linear regression and ANOVA.

それは線形回帰、CCI、ADXなど広範な技術指標（70以上）を提示します。
It presents a vast range of technical indicators(over 70) as Linear Regression, CCI, ADX and many more.

スクリーニング計画の分析は、線形回帰や分散と同じ概念的枠組みANOVA）を用います。
Analysis of a screening design uses the same conceptual framework as linear regression and variance(ANOVA).

線形回帰法は、このような論理的な結論の統計的なデモを可能にします。
The linear regression method allows to have a statistical demonstration of such logical conclusions.

単調回帰ツール(MONANOVA)は、回帰の結果を改善するために、応答変数の単調変換を線形回帰と組み合わせます。
The monotone regression tool(MONANOVA) combines a monotonic transformation of the response variable with a linear regression in order to improves the results of the regression..

注：図はビンの散布図と、OLS回帰に基づく線形回帰直線を示す。
Notes: The figure shows binned scatterplots and a linear regression line based on OLS regressions..

単純回帰統計では、単純な線形回帰は、1つの説明変数を含む線形回帰モデルの最小二乗推定値です。
In statistics, simple linear regression is the least squares estimator of a linear regression model with a single explanatory variable.

単調回帰ツール(MONANOVA)は、回帰の結果を改善するために、応答変数の単調変換を線形回帰と組み合わせます。
The monotone regression tool(MONANOVA) combines a monotonic transformation of the responses to a linear regression as a way to improve the linear regression results.

このモデルでは、F統計量およびp値は線形回帰表示およびanovaにおけるものと同じです。
The F-statistic and p-value are the same as the ones in the linear regression display and anova for the model.

OLS:線形回帰モデルが，旧式の線形回帰アプローチを用いて適合され，残差が(S)ARIMAモデルを用いてモデルされる．。
OLS: A linear regression model is fitted using the classical linear regression approach, then the residuals are modeled using an(S)ARIMA model.

XLSTAT-Proは線形回帰モデルを適用するためのツールを提供している．XLSTAT-Powerは，線形回帰の枠組みで検出力を推定したり，R²の変動に関連づけて必要なオブザベーションの数を計算する．。
XLSTAT-Pro offers a tool to apply a linear regression model. XLSTAT-Power estimates the power or calculates the necessary number of observations associated with variations of R² in the framework of a linear regression.

我々のケースでは、身長（height）と体重（weight）の間の線形回帰からresiduals（残差）が得られており、説明変数は、"Height"（身長）です。
In our case, the residuals are obtained via the linear regression between the height and the weight and the explanatory variable is the"Height".

MANOVAで使用する仮説は，線形回帰で使用されるそれらと同一である:誤差eiは，正規分布N(0,s)に従い，独立である．。
The hypotheses used in ANOVA are identical to those used in linear regression and ANOVA: the errors εi follow the same normal distribution N(0,s) and are independent.

DMPSのリサーチ&データ管理部門は、ドロップアウト係数と呼ばれる複数の線形回帰モデルを使用して、生徒の指標を重み付けすることで、中途退学の可能性がある生徒を予測しました。
The DMPS Research and Data Management team used a multiple linear regression model- nicknamed the dropout coefficient- to weigh student indicators to predict which students might be at risk of dropping out of school.

年に至る期間の予測を計算するため、当社はシンプルな線形回帰*を使用して、2005年から2015年のデータポイントからラインを外挿しました。
In order to calculate a projection for the period leading up to 2021, we extrapolated a line from the 2005 and 2015 data points using simple linear regression.

文で「線形回帰」を使用する方法

線形回帰 クラス分類.。

戦略を最適化するための潜在的な代替が見れることになります 線形回帰 経時株式曲線の.

線形回帰 ー 誤差の和の式(データ個数 n 個の場合) 2乗することに関しては、以前書いた下記の記事にてピタゴラスの定理で距離を求めると…。

このチュートリアルでは統計学における回帰分析の一種である 線形回帰 ( linear regression ) を使い住宅価格の予測を行うシナリオとなっています。

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両者が同時に起きている 想定に誤り不均一分散を 検出 したら散布図に戻り関数形の想定や説明変数の選択を再検討 残差 残差 Y 真の関係 e e 線形回帰 X X 1 実行可能な一般化最小二乗法.

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