Examples of using The regression in English and their translations into Korean
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Colloquial
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Ecclesiastic
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Ecclesiastic
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Programming
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Computer
The regression results.
Is called the regression quantile.
분위회귀분석(quantile regression)이라고 합니다.Regress omits observations with missing values from the regression fit.
For example, we could analyze the regression model's predictions, and.
예를 들어, 우리는 회귀 모델의 예측을 분석할 수 있고.The Regression/Estimation technique is used for predicting a continuous value, for example.
회귀 / 추정 기법은 연속 값을 예측하기 위해 사용됩니다, 예를 들어.
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This genre of prediction problems is called the regression problem.
이런 종류의 예측 문제를 회기문제(Regression problem) 라고 한다.Even though the regression usually stops, the losses are not regained.
회귀가 보통 중단 되더라도 손실은 회복되지 않습니다.평균으로 회귀(Regression to the Mean, Regression Effect).She wrote to me,"The grounds of this estate are exactly what I saw in the regression.
그녀는 저에게 편지를 썼습니다. "이 부동산의 근거는 내가 회귀에서 본 바로 그 것이다.The Regression analysis is the statistical model which is used to predict the numeric data instead of labels.
회귀 분석은 레이블 대신 숫자 데이터를 예측하는 데 사용되는 통계 모델입니다.F -통계량은 회귀 모델의 F -검정에 대한 검정 통계량입니다.SumSq- Sum of squares for the regression model, Model,the error term, Residual, and the total, Total.
SumSq - 회귀 모델 Model, 오차항 Residual, 총계 Total 에 대한 제곱의 합입니다.Consequently the material TI for this particular property is 130. Further the regression line.
Use the regression model to predict the average sales a company might expect if they have a certain number of employees.
회귀 모형을 사용하면 특정 수의 직원이 있을 때 회사에서 기대할 수 있는 평균 매출을 예측할 수 있습니다.A split occurs at a point of non-linearity in the regression formula.
분할은 회귀 수식의 비선형점에서 발생합니다.A split occurs at a point of non-linearity in the regression formula.회귀 자습서의 마지막 부분에는 Minitab이 수행할 수 있는 다양한 유형의 Excel에서 얻는 출력의 두 번째 부분은 위의 회귀 출력과 비교하여 거의 사용되지 않습니다.In the multivariate case, when there is more than one independent variable, the regression line cannot be visualized in the two dimensional space, but can be computed just as easily.
다변량의 경우 둘 이상의 독립 변수가 있는 경우 회귀 선은 2차원 공간에서 시각화할 수 없지만 쉽게 계산할 수 있습니다.Calculates the linear regression of a set and returns the value of the intercept in the regression line, y= ax+ b.
집합의 선형 회귀를 계산 하 고 회귀선에서 x 절편 값을 반환 y = ax + b 합니다. Calculates the linear regression of a set and returns the value of the x-intercept in the regression line, y = ax + b.Assuming that you are referring to actual limits at 1 and 5, the regression analysis does not“understand” that those are hard limits.
과 5에서 실제 제한을 참조한다고 가정하면 회귀 분석은 이러한 제한이 하드 제한이라는 것을 “이해”하지 않습니다.LinRegVariance Numeric function Calculates the linear regression of a set, and returns the variance associated with the regression line, y= ax+ b.
집합의 선형 회귀를 계산 하 고 회귀선와 연관 된 분산을 반환 y = ax + b 합니다. Calculates the linear regression of a set, and returns the variance associated with the regression line, y = ax + b.If there are higher-order terms in the regression model, anova partitions the model SumSq into the part explained by the higher-order terms and the rest.
회귀 모델에 더 높은 차수의 항이 있는 경우 anova 는 모델 SumSq 를 더 높은 차수 항과 그 나머지로 설명되는 부분으로 분할합니다.Finally, the learned features become the inputs to the classifier or the regression function at the end of the network.
마지막으로, 학습된 특징은 네트워크의 끝부분에 있는 분류기 또는 회귀 함수의 입력값이 됩니다.Constant model- Test statistic for the F-test on the regression model, which tests whether the model fits significantly better than a degenerate model consisting of only a constant term.
Constant model - 회귀 모델에 대한 F-검정의 검정 통계량으로, 이 모델이 상수항만으로 구성된 퇴화 모델보다 훨씬 더 잘 피팅되는지 여부를 검정합니다.학교의 MidYIS 1999 표준화 점수에서 학생의 학교 회귀는 Volume & Heaviness를 의미하고 Midys = 100에서 회귀를 계산하면 1976에서 발견 된 것과 비교할 수 있습니다.If the deviation is too great, the regression formula is abandoned and the tree will be split on another attribute.
편차가 너무 클 경우 회귀 수식이 중단되고 다른 특성에 대해 트리가 분할됩니다. If the deviation is too great, the regression formula is abandoned and the tree would be split on some other attribute.These values all have an absolute value greater than 2.447; therefore, all the variables used in the regression equation are useful in predicting the assessed value of office buildings in this area.
이러한 값은 절대값이 2.447보다 크므로 회귀 방정식에 사용된 모든 변수는 이 지역 사무실 건물의 평가액을 추정하는 데 유용합니다.NET libraries is much higher in relation to the(. NET CF) and the regression, can be much more difficult than the version change upwards and a significant"dilapidation" the program and hundreds of bugs in the compiler after a very small change in the form.
NET 라이브러리에 관련하여 훨씬 높은 (. NET CF)과 회귀, 훨씬 더 어려운 버전 변경 이상보다 중요 할 수 있습니다 " 황폐 " 형태의 매우 작은 변경 후 프로그램과 컴파일러의 버그 수백.You can conclude, either by finding the critical level of F in a table or by using the FDIST function, that the regression equation is useful in predicting the assessed value of office buildings in this area.
표에서 F 임계값을 찾거나 FDIST 함수를 사용하면, 회귀 방정식은 이 지역 사무실 건물의 평가액을 예측할 때 유용하다는 결론을 내릴 수 있습니다.
