Translation of "binomial regression" to Japanese language:
Dictionary English-Japanese
Regression - translation :
Examples (External sources, not reviewed)
| Normal Binomial | 普通の二項係数 |
| Displaystyle Binomial | ディスプレイ用の二項係数 |
| Textstyle Binomial | テキスト用の二項係数 |
| AMS Binomial Expression | AMS 二項係数 |
| And we've factored our binomial. | ２次方程式を グループ化し |
| This is the mystery binomial. | 係数の合計は解っていますね |
| linear regression. | 元通りの線形回帰の目的関数に戻します |
| logistic regression. | y 1の時と |
| logistic regression. | それは前回はマイナスの符号を |
| And this is just multiplying a binomial. | 平方根がとれて |
| This is the square of a binomial. | ここで 4 t ２ １２t ９は |
| This is a square of a binomial. | これを因数分解するには |
| Each of these is a binomial variable. | 求めなければならないのは結果が真となる確率です |
| We factored it into two binomial expressions. | ４y ２ ４y １５は |
| What is there to understand? Binomial theorem? | もったいぶりなさんな 分かってますよ |
| Regression testing output | 回帰テストの出力 |
| Regression Testing Status | 回帰テストの状態 |
| Regression is continuous. | 気温は66 5度 という予想などです |
| Then we graph the binomial just like before. | 下段が結果で上段が確率です |
| So this was a perfect square of a binomial. | x ７ ２ が 0 と等しい場合は |
| Regression tester for kate | Kate のための回帰テスター |
| KHTML Regression Testing Utility | KHTML 回帰テストユーティリティ |
| Regression tester for khtml | khtml のための回帰テスター |
| So, that's linear regression. | ビデオでは このモデルをどのように実装していくかをお話します |
| logistic regression with a | 適用していく というのが考えられる |
| And what's new is doing multiple regression analysis, asking for standardized regression coefficients. | そうコメントにもある 回帰分析をやって |
| You're probably not used to factoring out an entire binomial. | まとめるのは慣れていないかもしれません しかし これをaと見なせます |
| left hand side into the perfect square of a binomial. | どうしましょう |
| So a binomial is just a polynomial with two terms. | ２元式の一つが３X二乗引く２Xだとしたら |
| So let's say my binomial is Ax squared plus Bx. | これがなぞの２元式の形であると |
| Now that we're in regression I want to present this with respect to the unstandardized regression coefficient, B, in the regression equation. | これを示したいと思います 帰無仮説はXとYの関係の傾きがゼロという事です |
| linear regression for classification problems. | ここに もう一つ |
| The unstandardized regression coefficient, B. | そして係数の標準誤差 |
| That is the regression constant. | 最初の予測変数の傾きです だからそれらの他の場所で推計している分を差し引かないと |
| Today, we'll see how multiple regression, multiple regression works where we have multiple predictors. | 重回帰は予測変数が複数の時に使えます それはもうちょっと複雑になります 解釈の点でも 係数のラッシュの点でも |
| And that's a key difference the binomial distribution is always finite. | 常に無限です しかしながら値の有限数を持つことができます |
| At first we've covered multiple regression analysis sort of conceptually, and how to interpret regression coefficients when there are multiple predictors in our regression equation. | そこで回帰方程式に複数の回帰係数がある時に それをどう解釈するかを学んだ そして行列の代数について見ていき 一つの方程式で複数の予測変数の回帰係数を一度に |
| That regression, or that regression equation, we could run it in R, and get the regression equation. We'll, we'll do that in, in lecture nine. | それはレクチャー9でやります それがモデル それが私がモデルと言った時に |
| GUI for the khtml regression tester | khtml 回帰テスターの GUI |
| Let's start talking about logistic regression. | このビデオでは |
| This is the concept of regression. | つまり平均への回帰です |
| That is regression to the mean. | ある人があることについて例外的だとします |
| So, here's our linear regression algorithm. | 最初の方のこの項は |
| light of logistic regression, the Support | このコスト関数を最小化する |
| linear regression isn't a good idea . | 次のビデオでは |
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