Translation of "multiple correlation" to Japanese language:
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を |
| 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 |
| 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が |
| 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 |
| multiple | 重星the star is a variable star |
| Multiple | 基準値 |
| In this multiple, multiple choice quiz, | 6つの文のうちこの文法を使い |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| What happens if there's no correlation? | その時はXが平均を越える時でも |
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