LATENT VARIABLE 日本語 意味 - 日本語訳 - 英語の例文

• 潜在変数

英語 での Latent variable の使用例とその 日本語 への翻訳

Check the latent variable space¶.
潜在変数空間の確認¶。

Inner estimate zj of the standardized latent variable(ξj- mj).
標準化潜在変数(ξj-mj)の内部推定zj。

Where the latent variable is defined by:.
ここで，潜在変数は次式で定義される：。

Outer estimate yj of the standardized latent variable(ξj- mj).
標準化潜在変数(ξj-mj)の外部推定yj。

The standardized latent variable is finally written as:.
標準化潜在変数は，最終的に，次式で書かれる:。

DefinitionIn this model each manifest variable reflects its latent variable.
定義このモデルでは,各顕在変数はその潜在変数を反映する。

Includes a K-category latent variable X to cluster cases(LC model).
ケースをクラスタするK個のカテゴリを持つ潜在変数Xを含む(LCmodel)。

Formally, latent classes are represented by K distinct categories of a nominal latent variable X….
正式には、潜在クラスは、名義潜在変数XのK個のカテゴリによって表現される。

Shared Gaussian process latent variables models.
SharedGaussianProcessLatentVariableModelによるピアノ楽曲の自動採譜。

The categorical latent variable has four classes and there are three covariates.
このカテゴリカル潜在変数は4クラスを持っており，共変量が3つある。

The inner estimate zj of the standardized latent variable(ξj- mj) is defined by:.
標準化された潜在変数(ξj-mj)の内部推定値zjは，次式で定義される：。

Includes a nominal latent variable X with K categories, each category representing a cluster.
各カテゴリがクラスタを表しているK個のカテゴリを持つ名義潜在変数Xに関係する。

We assume that observed values x is generated from latent variable z by next 2 steps.
観測値xは潜在変数zから次の２ステップから生成されていると仮定します。

There is a latent variable f(xi) introduced for each observation xi, which makes the GPR model nonparametric.
各観測値xiについて潜在的変数f(xi)を導入したので、GPRモデルはノンパラメトリックになります。

This hypothesis implied that the residual εh has a zero mean and is uncorrelated with the latent variable ξ.
この仮説は，残差εhがゼロ平均を持ち，潜在変数ξ.と相関しないことを含意する．。

The causality model leads to linear equations relating the latent variables between them(the structural or inner model):.
因果モデルは，潜在変数間の１次方程式を導く（構造または内部モデル）:。

Where ξ has mean m and standard deviation 1. It is a reflective scheme: each manifest variable xh reflects its latent variable ξ.
ここでξは平均mと標準偏差1を持つ．反映スキームは：各顕在変数xhがその潜在変数ξ。

The formative wayIn the formative way, it is supposed that the latent variable ξ is generated by its own manifest variables..
Formative法formative法では,潜在変数ξがそれの持つ顕在変数によって生成されることを仮定する。

RESULTS: Depressive symptoms and fatigue were strongly correlated in the sample(baseline correlation of latent variables= 0.71).
結果：抑うつ症状と疲労感は、この標本では強い相関が認められた（ベースラインの潜在変数の相関関係＝0.71）。

As for implementation, the current state is encoded to the latent variable z to be used as the input to VAE and to obtain the next behavior.
実装方法としては、現在の状態を潜在変数zにエンコードし、VAEへの入力とすることで、次の行動を得ます。

Those elements are gathered within homogeneous constructs also called factors, measurement scales, latent variables or concepts.
それらの要素は、要因(因子)、測定尺度、潜在変数または概念とも呼ばれる均質な構成内で収集される。

In this model each manifest variable reflects its latent variable. Each manifest variable is related to its latent variable by a simple regression:.
このモデルでは，各顕在変数はその潜在変数を反映する．各顕在変数は，単回帰によって，その潜在変数と関係づけられている：。

Factor Analysis Factor analysis seeks to describe observed variables in terms of a smaller number of(unobservable) latent variables, or factors.
因子分析因子分析は、観測変数を少数の観測されない潜在変数(因子)で説明しようとする分析です。

The latent variable ξ is a linear function of its manifest variables plus a residual term: ξ Ʃhwhxh+ δIn the formative model the block of manifest variables can be multidimensional.
潜在変数ξは,その顕在変数の線形関数プラス残差項である: ξƩhwhxh+δformativeモデルでは,顕在変数のブロックは多次元であってもよい。

Their hypothesis is that the best next behavior could be chosen from the latent variable z as an application of VAE Variational Autoencoder.
VAE(VariationalAutoencoder)の応用として、潜在変数zから次の最適な行動を選択できるのではないか、という仮説を立てました。

In mode C the weights are all equal in absolute value and reflect the signs of the correlations between the manifest variables and their latent variables:.
モードCでは，重みはすべて絶対値が等しく，顕在変数とそれらの潜在変数の間の相関の符号が反映される：。

The measurement modelA latent variable(LV) ξ is an unobservable variable(or construct) indirectly described by a block of observable variables xh which are called manifest variables(MV) or indicators.
計量モデル潜在変数(LV)ξは,顕在変数(MV)または指標(indicators)と呼ばれる観測可能変数xhのブロックによって間接的に記述される非観測変数(または構成概念)である。

In the formative way, it is supposed that the latent variable ξ is generated by its own manifest variables. The latent variable ξ is a linear function of its manifest variables plus a residual term:.
Formative法では，潜在変数ξがそれの持つ顕在変数によって生成されることを仮定する．潜在変数ξは，その顕在変数の線形関数プラス残差項である：。

The latent variable estimates are sensitive to the scaling of the manifest variables in Mode A, but not in mode B. In the latter case, the outer LV estimate is the projection of the inner LV estimate on the space generated by its manifest variables..
潜在変数の推定値は，モードAでの顕在変数の尺度に敏感であるが，モードBではそうではない．後者の場合，外部LVの推定値は，その顕在変数によって生成される空間での内部LV推定値の射影である．。

These weights are then normalized so that the resulting latent variable has unitary variance. Mode C actually refers to a formative way of linking manifest variables to their latent variables and represents a specific case of Mode B whose comprehension is very intuitive to practitioners.
これらの重みは，結果の潜在変数が単位分散を持つように正規化される．モードCは，実のところ，顕在変数からそれらの潜在変数へのリンクのformative法に帰するもので，実践者にとても直感的な理解を提供するモードBの特別なケースを意味する．。