Translation of "regression analysis" to Japanese language:
Examples (External sources, not reviewed)
| We, just ran a multiple regression analysis. | だが標準化されていない回帰係数しか得ていない |
| That's the beauty of doing multiple regression analysis. | 我々がやってる事はつまり 結果を説明するという点でこららの予測変数との線形の関係の内 |
| We're just gonna do a multiple regression analysis. | そして他の私のスクリプトと同様に 最初のコードは |
| 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 can do a multiple regression analysis by hand. | もしやる事になったら ほんとに退屈だろう でも今すぐでも出来る |
| Well, let's see that in a multiple regression analysis. | 単回帰を実行して 両方の予測変数を入れた方程式と比較出来るように |
| So, that's in my comment. I'm doing regression analysis, standardized. | 標準化する やり方は scale関数を使って |
| But first lets just start with basic multiple regression analysis. | それをセグメント1でやる このセグメントの目標は |
| So this summarizing all the results of the regression analysis. | これは一つの予測変数 ここの係数がこの方程式に入る |
| And today we're going to do multiple regression analysis in R. | 前回のレクチャーでは 重回帰を見ていった |
| You'll have to write a script that does multiple regression analysis. | 最初にやるのは 単回帰をただ実行する |
| So in the first segment, we'll run a first multiple regression analysis. | 次のセグメントでも同じ分析を行うが 今度は |
| last segment demonstrating the use of multiple regression analysis to test mediation. | 今回はパス分析と言われている方法でそれをやってみる |
| 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 |
| Support vector machines are supervised learning models used for classification and regression analysis. | サポートベクターマシンとは 教師あり学習モデルであり 判別分析や回帰分析に用いられる |
| In the last few lectures we have covered in detail multiple regression analysis. | 最初は概念的に重回帰を学び |
| So, here, to summarize is the final script for that multiple regression analysis. | ここでも私はトップにコメントを付した データendureという変数に読み込んだ 訳注 endure 持久力 |
| We'll do a multiple regression analysis again just like the last segment, but we'll get standardized regression coefficients, and that's real easy. | 今回は標準化された回帰係数を得る所が違う しかもそれはとっても簡単 それはそんなにも簡単だから このセグメントのあいた時間を埋めないと |
| And then I used the summary function in R to print the results of that regression analysis. | そしてこれがその分析の出力 |
| So what we'll do today is we'll write a script that runs a multiple regression analysis in R. | スクリプトを書いていく このレクチャーは2つのセグメントにした |
| Analysis | 分析 |
| And then, in the second segment, we'll run the same analysis over again but we'll get the standardized regression coefficients. | 標準化された回帰係数を得る そして二番目のセグメントで モデルの比較を行う 複数のモデルを実行し |
| 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 |
| Aspect of R that's a little bit unique. In most software packages if you run a regression analysis it will just. | ただ回帰分析を実行すると 標準化されてない回帰係数と同時に |
| And that was a pretty strong relationship. But what we're seeing in the multiple regression analysis when we add in age. | 我々が見た物は その関係はさらに強くなった という事 |
| And co variance will be an important concept as we move forward, especially into multiple regression and the analysis of variance. | 特に複数変数の回帰計算と分散分析に進む時には |
| Sound Analysis | 音声の解析 |
| Full analysis | 完全分析 |
| lexical analysis, parsing, semantic analysis, optimization, and code generation. | これから それぞれについて簡単にお話し コンパイラがこれらを解釈する方法を |
| 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 |
| Because what these estimates represent, and this is the most important thing to take home from multiple regression analysis, is remember how to interpret these regression coefficients when there are multiple predictors in the equation. | 複数の予測変数が式に入っている時に 回帰係数をどう解釈するのかを覚えて欲しい 回帰係数はいつも Xの1単位の増加がYの予測値をどれだけ変化させるかを表すが |
| EXAFS data analysis | EXAFS データ分析 |
| Run semantic analysis... | Comment |
| Cost benefit analysis. | 彼らを 未来志向 と呼びましょう 彼らは将来に集中しています |
| It's more common when you run a multiple regression analysis and you add in more predictors, that each individual predictor gets weaker in strength. | もっと極端な方まで持っていって 何百の予測変数とか追加したら |
| 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 |
| Interactive EXAFS data analysis | 対話的な EXAFS データ分析 |
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