THE DEPENDENT VARIABLE Meaning in Japanese - translations and usage examples

• 従属変数

Examples of using The dependent variable in English and their translations into Japanese

The Dependent variable(or variable to model) is here the"Yield".
従属変数（またはモデルする変数）は、ここではYield（収穫）です。

The first results displayed are the statistics for each variable, the dependent variable is represented in blue.
表示される最初の結果は、各変数の統計量で、従属変数は青色で表現されています。

The dependent variable is the one we want to describe, to explain, to predict.
従属変数は、我々が、記述したい、説明したい、予測したいそれです。

Non-linear regression is a method to model a non-linear relationship between the dependent variable and a set of independent variables..
非線型回帰は、従属変数と一連の独立変数の間の関係の非線型モデルを検出する方法です。

The dependent variable is the blood concentration of histamine at 0, 1, 3, and 5 minutes after injection of the drug.
従属変数はヒスタミンの血中濃度で、注入後0分、1分、3分、5分後に測定されました。

If you change the independent variable(building more coal factories), it will change the dependent variable(amount of water pollution).
独立変数が変化（さらに石炭工場を建設）した場合、従属変数（水質汚染の程度）は変化する。

The dependent variable is Log(1+Births), where Births is the number of famous creatives born in a city, per 1000 inhabitants.
従属変数はLog(1+Births)で、Birthsは住民1000人当たりの都市で生まれた有名な創造的人物の数である。

The distribution of match rating(the independent variable) versus home win frequency(the dependent variable) is shown below.
試合のレーティング（独立変数）とホームでの勝利頻度（従属変数）の分布は下記の通りです。

When the dependent variable is RUNDEF: The value of the internal variable UREF(initial value 0) is considered as specified.
従属変数がrundefの時:内部変数UREF(初期値=0)の値が指定されたものとみなす。

This statistic indicates how closely values you obtain from fitting a model match the dependent variable the model is intended to predict.
この統計は、モデルの近似から得られる値がモデルで予測しようとする従属変数にどれくらい近いかを示します。

As many models as categories of the dependent variable are obtained. An observation is associated to the category that has an equation with the highest value.
従属変数のカテゴリの数だけモデルが得られる．オブザベーションは，高い値の式を持つカテゴリに関連づけられる．。

Nonlinear regression is a method of finding a nonlinear model of the relationship between the dependent variable and a set of independent variables..
非線型回帰は、従属変数と一連の独立変数の間の関係の非線型モデルを検出する方法です。

The dependent variable corresponds to edible popcorns(%) whose variability we want to explain by the factors brand, power, time as well as their interactions.
従属変数は、ediblepopcorns(%)で、我々はこの変動（ばらつき）を要因brand、power、timeおよび、これらの交互作用で説明したいわけです。

The R²(coefficient of determination) indicates the% of variability of the dependent variable which is explained by the explanatory variables.
R2（決定係数）は、説明変数によって説明された従属変数の変動の%を示します。

The undefined value of the dependent variable assumes a case where the bar is always drawn from the coordinate axis to a specified position, for a subroutine in which the top and bottom position of the bar is specified, such as in a bar graph.
従属変数の未定義値は,棒グラフのように棒の上下の位置を指定するようなメソッド(元サブルーチン)で,常に座標軸から指定された位置までの棒を描くような場合を想定している。

The first is in the form of columns, one column for the dependent variable, and the others for the explanatory variables..
番目の方法は、列の形式で、従属変数に1列、説明変数にその他の列です。

And then you immediately see that even if this wasn't a squared here, you would be multiplying the y times dy dx, and that also makes it non-linear because you're multiplying the dependent variable times the derivative of itself.
これが2乗されていなくとも、dy／dxをyで掛けています。だからこれは非線型です。従属変数を微分自身に掛ける場合。

Prédictions and residuals: For each observation, the value of the dependent variable, the predictions, the residuals and the standardized residuals are displayed.
予測値と残差:各オブザベーションについて、従属変数の値、予測値、残差、および標準化残差が表示されます。

The specificity of Quantile Regression with respect to other methods is to provide an estimate of conditional quantiles of the dependent variable instead of conditional mean.
他の手法に対する分位点回帰の特異性は、条件付き平均の代わりに、従属変数の条件付き分位点の推定を提供することである。

Parametric nonlinear regression models the dependent variable(also called the response) as a function of a combination of nonlinear parameters and one or more independent variables called predictors.
このモデルは、従属変数\(y\)(応答とも呼ぶ)間の関係を、1つ以上の独立変数\(X_i\)(予測子)の関数として記述します。

In the case where there are n observations, the estimation of the predicted value of the dependent variable Y for the ith observation is given by:.
N個のオブザベーションがある場合，i番目のオブザベーションでの従属変数の予測値の計算は，次式で与えられる：。

Where yi is the value observed for the dependent variable for observation i, xki is the value taken by variable k for observation i, and ei is the error of the model.
ここでyiはオブザベーションiについて観察された従属変数の値，xijはオブザベーションiについて変数jが取る値，eiはモデルの誤差である．。

The R² of each of the models If the R² is 1, then there is a linear relationship between the dependent variable of the model(the Y) and the explanatory variables(the Xs).
各モデルのR2．R²が1なら,モデルの従属変数（Y）と説明変数（X）の間に線形の関係がある．。

Where yi is the value observed for the dependent variable for observation i, xij is the value taken by quantitative variable j for observation i, k(i, j) is the index of the category of factor j for observation i and εi is the error of the model.
ここでyiはオブザベーションiで従属変数の観察された値，xijはオブザベーションiで量的変数jがとる値，k(i, j)は，オブザベーションiでの因子jのカテゴリのインデックス，そして，εiはモデルの誤差である．。

Correspondence between the categories of the response variable and the probabilities: This table shows which categories of the dependent variable have been assigned probabilities 0 and 1.
応答変数のカテゴリと確率の間の対応:この表は，従属変数のそのカテゴリが確率0および1に割り当てられたかを示す．。

For instance, if y= x+4 it means that x is the independent variable while y is the dependent variable while 4 is a constant since it is not affected by change of values of x and y.
たとえば、y=x+4の場合、xは独立変数であり、yは従属変数であり、4はxおよびyの値の変更による影響を受けないため定数です。

This coefficient, whose value is between 0 and 1, is only displayed if the constant of the model has not been fixed by the user. The R2 is interpreted as the proportion of the variability of the dependent variable explained by the model.
値が0から1の間のこの係数は,モデルの定数がユーザーによって固定されていない場合のみ表示される.R2は,モデルによって説明される従属変数の変動の比率として解釈される。

Additionally, these transformations assist in converting non-linear relationships between independent variables and the dependent variable into a linear relationship- the customer behavior often requested by the business.
さらにこれら変換は、独立変数と従属変数間の非線形関係を線形の関係に、つまりしばしばビジネスに要求される顧客の動向に変換することを支援します。

When we're talking about experimental designs, and when we get into T tests and later in the course I will typically refer to Y as the dependent variable and I will refer to X as the independent variable..
Tテストの話題に入った時、そしてコースの後の方では、Yを従属変数として、Xを独立変数とします。それらを見たら、こんな風に考えて下さいね。しかしレクチャー1を思い出してください。そこではランダム化され制御された実験と。