回帰分析 中文是什么意思 - 中文翻译

• 回归分析

在 日语 中使用 回帰分析 的示例及其翻译为 中文

汎用性のある回帰分析手法-Boltzmann回帰-。
回归分析方法大杂谈--Weibull回归.

回帰分析と統計モデル。
回归分析与统计建模.

次の記事R言語による重回帰分析MultipleLinearRegressionAnalysis。
第3章多重线性回归分析进阶AdvancedMultipleLinearRegressionAnalysis.

相関及び回帰分析。
相关和回归分析.

最小二乗法と回帰分析。
四、最小二乘法与回归分析的应用.

種類の回帰分析あり。
迴歸分析的種類.

第10章回帰分析--連続値をとる目的変数の予測。
第10章：以迴歸分析預測連續目標變量.

以下において、線形回帰分析（linearregression）以外は非線形回帰分析（nonlinearregression）。
回归分析可以分为线性回归（linearregression）和非线性回归（nonlinearregression）。

回帰分析において、指定されたデータに最もよく当てはまる指数曲線を算出し、この曲線を表す係数の配列の値を返します。
在回归分析中，计算最符合数据的指数回归拟合曲线，并返回描述该曲线的数值数组。

しかし、海外に比べ中国では、大気汚染と肺がんとの関係について厳密にデザインされた疫学研究がほとんど見られず、研究の大部分は大気汚染物質と肺がんの発生/死亡率について相関/回帰分析または単純な比較分析を行っているに過ぎない。
与国外相比，我国目前鲜见设计严格的大气污染与肺癌关系的流行病学研究，大多数研究仅限于大气污染物与肺癌发病/死亡率进行相关/回归分析或简单的比较分析。

回帰分析の種類。
迴歸分析的種類.

これが回帰分析です。
这就是回归分析。

第11章回帰分析を行う。
第11章迴歸分析.

以下が回帰分析の結果です。
下面是回归分析结果。

表2は回帰分析の結果である。
表2显示了回归分析的相关结果。

重要なのは、回帰分析の結果（R。
重要的是，回归分析的结果（R.

表1は回帰分析による結果である。
表5是进行回归分析的结果。

で行った回帰分析の結果を紹介する。
的回归分析结果。

回帰分析によって決定されるMIBとMEBは、完全に独立しませんでした。
MIB和体格并不完全独立，由回归分析认定。

Calcでは、回帰ツールで多変量の回帰分析ができるようになりました。
在Calc中，现在可以使用回归工具进行多变量回归分析。

相関と共和は、一般的取引コミュニティによって誤用される2つの基に回帰分析概念。
相关分析和协整是由贸易界普遍滥用2基于回归概念.

スポーツベッティングシステムを構築するために最も広く使われている方法は、統計での回帰分析です。
設計運動投注系統時，最廣為使用的方法就是統計迴歸分析。

単純な回帰をマスターしたが、生徒たちはまた、重回帰分析の基本を学びます。
在掌握简单的回归，学生还将学习多元回归分析的基本知识。

次に、BMIとウエストサイズが上記疾患の予知因子となっているかどうか、ロジスティック回帰分析を行った。
其次，对BMI与腰围能否成为上述疾病的预报因子进行了逻辑回归分析。

計量経済学の分野では、1927年には時系列分析、1934年には線形回帰分析に関する研究を行った。
在计量经济学方面，他对时间序列（1927年）、线性回归分析（1934年）都有研究。

Lt;重回帰分析について>→なぜ重回帰分析を使うのか？
回归分析是什么？为什么要使用回归分析呢？

相関と回帰分析ではD(LCO)とPaO(2)CTの結果に値間に強い相関を明らかにしました。
相关与回归分析显示，D(LCO)和PaO(2)的值与CT结果很强的相关性。

RSQ(決定係数とも呼ばれる)は調整の正確さを表す測定であり、回帰分析を行うためにも使用されます。
RSQ（也称确定系数）用来评测调整的准确性，并且还可用来进行回归分析。

回帰分析を実行するのは、たとえば、運動選手の成績に年齢、身長、体重がどのように影響しているかを知りたいときです。
例如，在需要了解运动员年龄、身高和体重对其成绩有何影响时，可以执行回归分析。

この質問に答えるために、銅の10年分の月足データの変動を用いて単純な回帰分析を行い、以下の様々な市場変数で回帰させた。
為了回答這個問題，我們使用10年銅價月變動數據對六種不同的市場因素做了一個簡單的回歸分析：.

如何在句子中使用“ 回帰分析”

1 九州大学大学院システム情報科学研究院 データサイエンス実践特別講座 データサイエンス概論第一 第3回 主成分分析と回帰分析： 3-3 回帰分析 システム情報科学研究院情報知能工学部門 内田誠一.

教師データからモデルを作成 二項分類 ロジスティック回帰 多クラス分類 多項式ロジスティック回帰 回帰分析 線形回帰 教師データを元にAmazon Machine Learningが自動的に モデルを選択してくれる。

[ データ分析 ] ウィンドウから [ 回帰分析 ] を選択し [OK] ボタンをクリックする ( 図 10.

16) そうすると 図 の [ 回帰分析 ] ウィンドウが開く 図 回帰分析ツールの起動 図 回帰分析ウィンドウ 2.

[ 回帰分析 ] ウィンドウに設定項目を入力する [ 入力 Y 範囲 ] には オゾン量のデータ範囲を先頭行のラベルも含めて指定する ( 図 10.

予測的オートスケーリング（１） • アプローチ – 日々のオートスケーリングのトレンドから予測曲線を得る • 教師データ – 毎日のEC2の台数の増減の履歴 • 問題の分類 – 回帰分析 • 出力 – ●●曜日の●●時だったらEC2は●●台であるべき.

曜日ごとに必要な在庫の予測 • アプローチ – 日ごとの在庫の出荷数の実績から次の特定の曜日の集荷数を予測する • 教師データ – 日毎の出荷数の実績データ • 問題の分類 – 回帰分析 • 出力 – 曜日を入力すると必要な在庫の予測が出力される.

回帰分析 • ターゲット変数: 連続値 • 目的関数: 誤差の二乗の合計 • 関数の形: 2次元なら直線、3次元なら面（つまり線形） X Y 回帰直線 Y = a x + b 残差.

まとめ 機械学習手法の比較 AzureML AmazonML 回帰分析 あり あり 二項分類 あり あり 多項分類 あり あり クラスタリング あり なし リコメンド あり なし(※) ※Amazonの見解では「既存のアルゴリズムでリコメンドも可能」 73.