Translation of "cox regression model" to Japanese language:
Examples (External sources, not reviewed)
| Terri Cox | テキサス州キャメロンパーク動物園で |
| Warren Cox. | ウォーレン コックス |
| Uhhuh? Warren Cox. | コックスだけど 憶えてるかな |
| Brian Cox from CERN. | CERNには |
| Get Cox over here. | コックス君をここへ |
| For such situations there is a model called logistic regression, which uses a slightly more complicated model than linear regression, which goes as follows . | これは線形回帰より複雑なモデルで fをxの線形関数とすると |
| So, here's a simple regression equation, or, a simple path model. | ここのトップを見ると これはただの単回帰 |
| So you'll see that the regression model is really just the equation. | 次に回帰係数の見積りの考えについて話します |
| So, that whole regression equation is represented in this simple path model. | これは人々が何十年も使い続けている標準化されたノーテーションだ |
| This model is called linear regression or this, for example, is actually linear regression with one variable, with the variable being x. | 全ての価格を一つの変数 x で予測するものです そして |
| Up to this point, I've been saying that one regression equation is one model. | 一つのモデルと言ってきた この構造的方程式モデリングのフィールドに移動すると |
| Clearly a linear regression model is a very poor one to explain this data over here. | 線形回帰の別の問題は |
| Just two simple regressions and model three is the multiple regression with both predictors in there. | 2つの予測変数を入れた重回帰 そうするとモデルの比較が出来る 予測変数を追加して一つのモデルに |
| That's the way to interpret the regression coefficients when there are multiple predictors in the model. | 回帰係数の解釈の仕方 この最後の部分で私がやりたいのは |
| Now, this didn't really come up much in simple regression because the model was just one predictor. | 一つの予測変数しか持ってないから 方程式の中に回帰係数は一つしか無い |
| And this data set happens to be fittable by a linear regression model without any residual error. | 数学的計算をせずw₀とw₁の値を求めてください |
| The regression equation is just the model. You'll see that our, our models will get more complex. | もっと複雑になっていくのを見る事になるでしょう 複数の予測変数 因子 を持つ事になります |
| The other thing I eluded to last lecture, and we didn't really get into simple regression is this idea when model R and model R squared. | そしてこれは単回帰では問題にならないのですが それはモデルRとモデルR 2の 概念です これについては 帰無仮説有意検定の代替案の話で 効果量を推計する時に触れました |
| 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 |
| Excuse me, sir. There's a Mr. Warren Cox here to see Miss Drake. | 失礼します コックスさんが お見えです ドレイクさん |
| And the 300 million will go to the firm. Granville, Baxter and Cox. | そして ３億ドルは事務所に入る グランヴィル バクスターそしてコックス |
| 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 |
| Predicting all the prices as functions of one variable X. And another name for this model is univariate linear regression. | このモデルのもう一つの名前は単回帰です そして単回帰の単は |
| 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 |
| Because, if you have just one predictor in the model, then the standardized regression coefficient is the same as the progression coefficient. | 標準化された回帰係数は 相関係数と等しい もし一つより多くの予測変数があると それは成り立たなくなる だが一つなら成り立つ |
| The important topics in this first segment is just to understand what the regression equation is and likewise what the model is. | あなたは回帰のモデルとは単なる方程式だと言う事を知る事になります |
| 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 |
| 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 |
| In previous videos, we talked about the gradient descent algorithm and talked about the linear regression model and the squared error cost function. | 勾配降下法のアルゴリズムについて話し 線形回帰のモデルと 二乗誤差のコスト関数についても話した |
| Model | モデル camera lens |
| Model | RGB モデル |
| Model | モデル |
| Model | モデル |
| 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 |
| So I'll compare model one to model three and I'll compare model two to model three. | これが最初のモデルからの出力で 予測変数に |
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