Translation of "run regression" to Japanese language:

Dictionary English-Japanese

Regression - translation :

Examples (External sources, not reviewed)

These are the three regression equations you'll, you'll run.	lmはRの関数で LinearModel 線形モデルを表す一つはただ単純に
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
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
So first what we're gonna do is just. Run a simple regression.	回帰方程式に一つの予測変数だけを加える
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, if you run this in R, this is the regression equation that you get out, and	そしてこれら全部を一緒に見ていき Rでこれがどこから来るかをお見せします
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
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
Run, Mister, run! Run, Mister, run!	逃げて逃げて!
Let me ask a different quiz suppose you run linear regression, and you found that b 4 and a 3.	これはxとyの線形の関係を表していましたね
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
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
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
Run, run!	走れ走れ
Run! Maia run. Maia run!	我らは海より来た民
It's active, run, run, run.	走れ走れ走れ
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
Run, run, run! Wait wait wait!	待て止まれ
So, it's important to know that if the predictors themselves are not correlated, then it won't matter how you run the regression.	回帰をどう実行しようと変わりないという事です標準的だろうとシーケンシャルだろうとステップワイズ法だろうとなんだろうと
Run away. Run.	また追っかけていいよそれ
Run, Luke, run!	走れルーク走るんだ
Run, Cheryl! Run!	シャレル　逃げろ
Run, Neo. Run.	逃げてネオ
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
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
So remember in simple regression, the standardized regression coefficient was the same as the correlation coefficient.	一致しましたいまやそうでは無い何故ならこれは出版数と性別を考慮に入れた上での
logistic regression and we're seeing what the mathematical formula is defining the hypothesis for logistic regression.	ロジスティック回帰の仮説が定義されるかを見ている次のビデオでは

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