A LINEAR REGRESSION Meaning in Japanese - translations and usage examples

• 線形回帰

Examples of using A linear regression in English and their translations into Japanese

Using a linear regression.
線形回帰を使用する。

A Scatter Plot graph that shows points and a linear regression line.
点と線形回帰の線を示す散布図グラフ。

Run a linear regression on millions of data points in Excel.
数100万データ・ポイントの線形回帰をExcelで実行。

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

How to create a Linear Regression Model as a step then predict with new data.
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。

Domo calculates the projection based on a linear regression of your data.
Domoはデータの線形回帰を基に予測値を計算します。

I tried making a linear regression model to predict electricity demand.
題材としてはもちろん電力需要で線形回帰でモデルを作って予測していきます。

Linear Regression Domo calculates the projection based on a linear regression of your data.
線形回帰Domoはデータの線形回帰を基に予測値を計算します。

It is similar to a linear regression model but is suited to models where the dependent variable is dichotomous.
線型回帰モデルに似ていますが、従属変数が二分変数であるモデルに適しています。

Notes: The figure shows binned scatterplots and a linear regression line based on OLS regressions..
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。

In the following example, the data value is expected to rise to about $27,000, based on a linear regression:.
次の例では、データ値が線形回帰に基づき約27,000ドルに上昇すると予測しています。

The slope and position of a linear regression between the quantiles gives a measure of the relative location and relative scale of the samples.
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。

We, therefore, need to make a transformation of this variable before attempting a linear regression.
したがって、我々は、線形回帰を当てはめる前に、この変数の変換を行う必要があります。

OLS: A linear regression model is fitted using the classical linear regression approach, then the residuals are modeled using an(S)ARIMA 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．。

The example at right shows a Line graph in which a final value has been projected using a linear regression.
右の例は、線形回帰を使用して最終値を予測した折れ線チャートです。

The target's expected returns are calculated using a linear regression model of the target's returns during a"normal" trading period against the market return.
買収ターゲットの予想リターンの計算には、市場リターンに対する「通常」取引期間の買収ターゲットのリターンの線形回帰モデルを使用しました。

The example graphic shows a Bar graph in which a final value has been projected using a linear regression.
図の例では、線形回帰を使用して最後の数値を予測した棒チャートを示しています。

Below, you can see a linear regression model would apply to graphs one and three, but a polynomial regression model would be ideal for graph two.
以下を見ていただくと、直線回帰モデルがグラフ1と3に適用されることがわかりますが、多項式回帰モデルはグラフ2にうってつけです。

Using Durbin-Watson test, we want to detect if the residuals from a linear regression are autocorrelated or not.
我々は、Durbin-Watson検定を用いて、線形回帰の残差が自己相関しているかどうかを検出しようとしています。

A linear regression trendline uses the least squares method to plot a straight line through prices so as to minimize the distances between the prices and the resulting trendline.
線形回帰トレンドラインは、最小二乗法を用いて、価格から直線を引いたときに、その距離が最短となるように引いた線を、トレンドラインとして表示します。

In statistics, simple linear regression is the least squares estimator of a linear regression model with a single explanatory variable.
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。

Durbin and G. Watson(1950,1951), the Durbin-Watson test is used to detect the autocorrelation in the residuals from a linear regression.
Watson(1950,1951)が開発したDurbin-Watson検定は、線形回帰の残差中の自己相関を検出するために使用されます。

If you need to investigate a fitted regression model further, create a linear regression model object LinearModel by using fitlm or stepwiselm.
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。

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.
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．。

Logistic regression is a special case of a generalized linear model, and is more appropriate than a linear regression for these data, for two reasons.
ロジスティック回帰は一般化線形モデルの特殊なケースであり、以下の2つの理由から、これらのデータにとっては線形回帰よりも適切です。

GLS: A linear regression model is fitted, then the residuals are modeled using an(S)ARIMA model, then we loop back to the regression step, in order to improve the likelihood of the model by changing the regression coefficients using a Newton-Raphson approach.
GLS:線形回帰モデルが適合され，(S)ARIMAモデルを用いて残差がモデルされ，Newton-Raphsonアプローチを用いて回帰係数を変更することにより，モデルの尤度を改善するために，回帰のステップにループして戻る．。

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..
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。

Though the distribution of points along the graph provides a picture of the trading system, a linear regression, which is approximation by least squares, is given for an objective assessment.
グラフに沿った点の分布が取引システムの概要を提供しますが、最小二乗によるム線形回帰が客観的な評価のために与えられています。

Two-stage least squares regression| statistical software for Excel The two-stage least squares method is used to handle model with endogenous explanatory variables in a linear regression framework. Principle of the two-stage least squaresThe two-stage least squares method is used to handle model with endogenous explanatory variables in a linear regression framework.
段階最小2乗回帰|Excel統計解析ソフトウェア2段階最小2乗法の原理2段階最小2乗法は,線形回帰の枠組みで内生説明変数(または内因性説明変数)を持つモデルを取り扱うために使用される。