영어에서 Dependent variable 을 사용하는 예와 한국어로 번역
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Dependent variables.
Independent and dependent variables.
독립 변수와 종속 변수.Dependent Variables- short version.
종속 변수 - 짧은 버전.That's what's driving the dependent variable.
독립변수에 따라 종속변수가 달라지는 것이지요.Suppose a dependent variable y represents a function f of an independent variable x, that is.
종속변수 y를 함수 독립변수 x에 대한 함수 f로 간주하자. 즉.EViews also supports estimation of a range of limited dependent variable models.
EViews는 또한 제한된 의존적인 변수 모델의 범위 측정을 지원합니다.So let's call the independent variable x, the dependent variable y.
그럼 독립 변수를 x라고 하고, 종속 변수는 y라고 합시다.He worked on the general theory of functions, studying relationships between independent and dependent variables.
그는 기능의 일반적인 이론에, 독립과 종속 변수 사이의 관계를 공부하고 일했다.My dependent variable is human development index and my independent variable is economic freedom.
내 종속 변수는 인간 개발 지수이고 내 독립적 인 변수는 경제적 자유입니다.In this type of approximation it is assumed that the values of all dependent variables are advanced in time through a succession of small time intervals.
이런 형태의 근사에서는 모든 종속변수들의 값이 작은 시간 증분의 연속을 통하여 시간에 따라 전진한다.The dependent variable problem within the comparative analysis of the welfare state revisited.
지자체 복지지출 비교분석에서의 종속변수 문제 검토 = The Dependent Variable Problem in Comparative Analysis of Municipal Social Spending.The data analysis unit 450 may determine and/or quantify cause and effect relationships between the independent and dependent variables of the experiment.
데이터 분석 유닛(450)은 실험의 독립 변수와 종속 변수 사이의 인과 관계를 판단 및/또는 정량화할 수 있다.If all the varibales(including the dependent variable) are all correlated with each other, does this“drivers analysis” still hold?
종속 변수를 포함한 모든 varibales가 모두 서로 상관 관계가 있는 경우 이 “드라이버 분석”은 여전히 유지됩니까?This might be a little unusual for you, for me to draw the x-axis in the vertical, but that's because x is the dependent variable in this situation.
이 형태의 그래프는 여러분에게 익숙하지 않을 수 있는데요 왜냐하면 제가 이 그래프에서 x축이 세로축이기 때문입니다 하지만 이 상황에서는 x가 종속변수이므로 어쩔 수 없습니다.Cold weather is the independent variable and hot chocolate consumption and the likelihood of wearing mittens are the dependent variables.
추운 날씨는 독립 변수이며 핫초콜릿 수요와 벙어리 장갑을 끼게 되는 확률은 종속 변수입니다.This process ensures that two pieces of content that are being compared with one another with respect to impact on the dependent variable are never played within the same time-slot sample.
이 프로세스는 종속 변수에 대한 영향과 관련하여 서로 비교되는 2개의 콘텐츠가 동일한 시간-슬롯 샘플 내에서 결코 재생되지 않는 것을 보장한다.In this situation, the dependent variable is the amount of money you make because it is dependent on how much time you work, this is independent.
이 상항에서, 종속 변수는 버는 돈의 양입니다. 왜냐하면, 돈의 양은 얼마의 시간 동안 일하는지에 따라 변하기 때문입니다. 그리고, 이 시간은 독립적입니다.Any changes in a variable during an experiment or in between tests would invalidate the correlation of dependent variables to the independent variable, thus skewing the results.
실험 중에 광량이나 측정거리, 피사체 등의 변수가 생기게 되면 종속 변수와 독립 변수의 상관 관계가 맞지 않게 되어 결과가 왜곡됩니다.In regression analysis, the dependent variables may be influenced not only by quantitative variables(income, output, prices, etc.), but also by qualitative variables(gender, religion, geographic region, etc.).
회귀 분석에서 종속 변수는 양적 변수(소득, 산출, 가격 등)뿐만 아니라 질적 변수(성별, 종교, 지리적 지역 등)에 의해 영향을 받을 수 있습니다.It is different from an ANOVA or MANOVA,which is used to predict one(ANOVA) or multiple(MANOVA) continuous dependent variables by one or more independent categorical variables. .
하나 이상의 독립적인 범주형 변수에 의해 하나(ANOVA) 또는 다중(MANOVA)연속 종속 변수를 예측하는 데 사용되는 ANOVA 또는 MANOVA와 는 다릅니다.The Dynamic Regression model is similar to Regression Analysis, but it is believed to produce more realistic results, because it emphasizes the ripple effects the input variables can have on the dependent variable.
동태적 회귀분석 모델은 Regression Analysis [회귀 분석]와 유사하다, 그러나 동태적 회귀분석이 좀 더 현실적인 결과를 도출한다고 여겨지고 있다. 왜냐하면 투입변수가 종속변수에 미치는 파급효과(ripple effects)를 강조하기 때문이다.The experimenter is trying to understand the causal relationships between the independent and dependent variables, however, these confounding variables can render the results of an experiment uninterpretable.
실험자는 독립 변수와 종속 변수 사이의 인과 관계를 이해하려고 노력하지만, 이들 교란 변수는 실험의 결과를 해석불가능하게 만들 수 있다.The chosen model included log(IL-6), log(IL-1 beta), log(sample-to-sample fold change IL-6), logTNF-alp and accounted for 93% of thetotal model covariance and 27.5% of the variance in the dependent variable(time-to-spike).
선택된 모델은 log(IL-6), log(IL-1 베타), log(샘플 대 샘플 배수 변화 IL-6), log(TNF-알파)를 포함하였으며,총 모델 공분산의 93%와 종속 변수(스파이크 발생 시간) 내 분산의 27.5%를 고려하였다.Quasi-experiments and correlational designs may allow relationships between independent and dependent variables to be established, but it is not possible to determine whether those relationships are causal.
유사 실험 및 상관관계 설계는 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계가 설정될 수 있게 할 수 있지만, 그들 관계가 인과적인지 여부를 판단하는 것은 가능하지 않다.And thus, the existence of confounding variables that are not properly controlled during the experiment renders it difficult or impossible to make statistical inferences about causal relationships between the independent and dependent variables.
실험 동안에 적절히 제어되지 않는 교란 변수의 존재는 독립 변수와 종속 변수 사이의 인과 관계에 관한 통계적 추론(statistical inference)을 하는 것을 어렵게 만들거나 불가능하게 만든다.The need for small δt in this type of approximation arises because the rate-of-change of a dependent variable is usually evaluated in terms of differences between that variable and the values of its immediate neighbors in space.
이러한 근사 형태에서의 작은δt의 필요성은 종속변수의 변화율이 보통 이 변수와 공간 바로 이웃의 값과 차이의 견지에서 평가되기 때문에 발생한다.And, because displays are typically near the product or otherwise in an environment in which changes in behavior can be measured,it is possible to measure behavioral changes that arise from the content(i.e., it is possible to measure effects of the independent variable on the dependent variable).
그리고, 디스플레이가 전형적으로 제품 근처에 있거나 그렇지 않다면 행동의 변화가 측정될 수 있는 환경에 있기 때문에,콘텐츠에 기인하는 행동 변화를 측정할 수 있다(즉, 독립 변수의 종속 변수에 대한 효과를 측정할 수 있다).Such factors may include characteristics of each site that predictably impact the value of the dependent variables at the locations(e.g., store size, socioeconomic class, other advertising efforts, daypart differences in the typical number of viewers at the location).
The 이러한 인자들은 위치들에서의 종속 변수의 값(예를 들어, 점포 크기, 사회 경제적 계급, 다른 광고 노력, 그 위치에 있는 관찰자들의 전형적인 수의 방송 시간대별 차이)에 예상대로 영향을 주는 각각의 위치의 특성을 포함할 수 있다.One way to ensure that carryover effects are eliminated in the context of digital signage content is to wait very long periods between changes of levels of independent variables and/or wait very long periods between changing levels of an independent variable and collecting dependent variable data.
디지털 신호 콘텐츠와 관련하여 이월 효과가 제거되는 것을 보장하는 하나의 방법은 독립 변수의 수준의 변경들 사이에 매우 긴 기간 동안 기다리고 그리고/또는 독립 변수의 수준을 변경하는 것과 종속 변수 데이터를 수집하는 것 사이에 매우 긴 기간 동안 기다리는 것이다.In a physical environment, although people are generating dependent variable data(e.g., point-of sale or POS logs, satisfaction survey responses, sensor events), it is difficult to connect the dependent variable data to the levels of the independent variables(e.g., content on displays) to which they might have been exposed.
물리적 환경에서, 사람들이 종속 변수 데이터(예를 들어, 판매 시점 또는 POS 로그, 만족도 조사 응답, 센서 이벤트)를 발생하고 있지만, 종속 변수 데이터를 사람들이 노출되었을 수도 있는 독립 변수(예를 들어, 디스플레이 상의 콘텐츠)의 수준에 연결시키는 것은 어렵다.
