Translation of "multiple correlation" to Japanese language:


  Dictionary English-Japanese

Correlation - translation : Multiple - translation : Multiple correlation - translation :

  Examples (External sources, not reviewed)

Now, we can get a better correlation because we're adding in multiple predictors.
そしてモデルRを得た方法は 観測されたスコアと予測スコアの相関
Correlation
相関係数
But again, now that we're in multiple regression, this is not the same as the correlation coefficient.
これは相関係数と同じでは無い 単回帰では標準化された回帰係数は相関係数と
Okay, so. A correlation, this simply defining correlation.
それは2つの変数の関係を測り 記述する
TNEF Correlation Key
TNEF 相関キー
That's called correlation.
速度予測とガウス分布を用いたフィルタ機能により
multiple
重星the star is a variable star
Multiple
基準値
Specifically the correlation analysis.
最初のテストの言語記憶と二番目のテストの言語記憶の間の相関
In this multiple, multiple choice quiz,
6つの文のうちこの文法を使い
Slight high correlation, or puh, puh, sorry, positive correlation for high SES.
正の相関が高いSESではある 他に気付く事としては この切片と
Remember from the lecture on correlation, then, that represents the covariance or correlation.
そして我々はXとYのクロス積を足し合わせる事でそれを計算したのを思い出してください
Multiple Desktops
デスクトップの数
Multiple Desktop
デスクトップの数
Multiple Corners
多角化
Multiple pages
NAME OF TRANSLATORS
Multiple Languages
複数の言語Abbreviation for 'Regular Expresion'
Multiple Monitors
マルチモニタComment
Multiple Desktops
デスクトップの数Comment
Multiple Monitors
マルチモニタ
Multiple Views
マルチビュー
Multiple keys
マルチキー
multiple star
重星
Multiple Choice
選択式問題
Multiple Choice
選択式
Multiple Choice
選択問題
Multiple Instances
複数インスタンス
Multiple selections
複数選択
Multiple Selections
複数選択
Multiple Folders
複数のフォルダ
Multiple instance
複数のインスタンス
Multiple Instances
複数のインスタンス
Multiple transactions
複数トランザクション
Multiple monitors
マルチモニタ
Multiple signals.
たくさんの信号です
So the correlation is low.
わかっています
It's an extraordinarily close correlation.
しかし健康面 社会面の問題を
We could observe a correlation.
P値を測定する それが有意に0と異なるか見る
Just to give you a sense of the correlation, the correlation is about .5.
例えば 父の身長が180cmだと ある人が言ったとしても
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
Our plan now is we compute the Phi correlation for each line, and then we rank the lines from high correlation to low correlation.
相関の強さによって行をランク付けします もちろん一番強い相関から始めます
But we'll look at the correlation analysis and you'll see that that's the correlation coefficient.
分かる モデルにもし一つしか予測変数が無いと
Correlation in itself doesn't prove causality.
じっくり考察しましたが
We're almost at the correlation matrix.
それは分散共分散行列の
Here we expect a positive correlation.
そしてそれが実際に見た物でもある この散布図を見ると

 

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