線形回帰 - 英語 への翻訳

• linear regression

日本語 での 線形回帰 の使用例とその 英語 への翻訳

初期変数の線形結合で非相関因子を得て，それを線形回帰やロジスティック回帰，判別分析などのモデリング手法で使用するため；。
Obtaining non-correlated factors which are linear combinations of the initial variables so as to use these factors in modeling methods such as linear regression, logistic regression or discriminant analysis.

線形回帰トレンドラインは、最小二乗法を用いて、価格から直線を引いたときに、その距離が最短となるように引いた線を、トレンドラインとして表示します。
A linear regression trendline uses the least squares method to plot a straight line through prices so as to minimize the distances between the prices and the resulting trendline.

買収ターゲットの予想リターンの計算には、市場リターンに対する「通常」取引期間の買収ターゲットのリターンの線形回帰モデルを使用しました。
The target's expected returns are calculated using a linear regression model of the target's returns during a"normal" trading period against the market return.

GLS:線形回帰モデルが適合され，(S)ARIMAモデルを用いて残差がモデルされ，Newton-Raphsonアプローチを用いて回帰係数を変更することにより，モデルの尤度を改善するために，回帰のステップにループして戻る．。
GLS: A linear regression model is fitted, then the residuals are modeled using an(S)ARIMA model, then we loop back to the regression step, in order to improve the likelihood of the model by changing the regression coefficients using a Newton-Raphson approach.

段階最小2乗回帰|Excel統計解析ソフトウェア2段階最小2乗法の原理2段階最小2乗法は,線形回帰の枠組みで内生説明変数(または内因性説明変数)を持つモデルを取り扱うために使用される。
Two-stage least squares regression| statistical software for Excel The two-stage least squares method is used to handle model with endogenous explanatory variables in a linear regression framework. Principle of the two-stage least squaresThe two-stage least squares method is used to handle model with endogenous explanatory variables in a linear regression framework.

線形回帰に関する他の3つのチュートリアルでも、このデータが使用されており、Heightが線形回帰で、HeightおよびAgeがANOVAで、そしてHeight、Age、GenderがANCOVAで、説明変数として使用されています。
In three other tutorials on linear regression this dataset is also used, with the Height(Linear Regression), the Height and the Age(ANOVA) and then the Height, the Age and the Gender(ANCOVA) as explanatory variables.

機械学習の導入がAssetWiseユーザーにとって非常に有益である理由は、線形回帰分析用のR、データ点を整理するための自己学習ニューラルネットワーク、スピーディな状況認識のための仮想機能など、実証済みの複数のデータサイエンス機能が適切に組み合わされている点にあります。
What makes the introduction of machine learning so valuable to AssetWise users is the way it combines multiple proven data science capabilities, including R for linear regression analysis, self-learning neural networks to organize data points and visualization capabilities for rapid situational awareness.

ADMMの実装Lassoのアルゴリズム実装の一つにADMMというものがあり,今回はこのアルゴリズムを使用します.L1ノルムを最適化することで,結果として得られる線形回帰モデルの重みがスパースになります。
Implementation of ADMMOne of Lasso's algorithm implementations is known as ADMM(alternating direction method of multipliers) uses the algorithm shown in the image below. By optimizing the L1 norm, the weights of the resulting linear regression model will be sparse.

推計値（REEp）は、（１）REEm、年齢、性別、FFM、および対照群の脂肪量を用いて開発された最良適合線形回帰、（２）及び3つの標準予測方程式によって決定した。
Predicted REE(REEp) was determined via 1 a best-fit linear regression developed with the use of REEm, age, sex, fat-free mass, and fat mass from our control groups and 2 three standard predictive equations.

これらの残差は正規に分布しているはずだという線形回帰モデルの仮定が与えられており、区間[-1.96,1.96]内に残差の95%が入っているはずだということを意味します。
These residuals, given the assumptions of the linear regression model, should be normally distributed, meaning that 95% of the residuals should be in the interval[-1.96, 1.96].

線形回帰計算機。
Linear Regression Calculator.

線形回帰結果の印刷。
Printing linear regression results.

相関線形回帰分析」。
Correlation and Linear Regression Analysis.

線形回帰やランダムフォレスト。
Linear Regression and Random Forest.

線形回帰での変数選択。
Variable selection in linear regression.

線形回帰Excel統計解析ソフトウェア。
Linear regression statistical software for Excel.

XLSTATでの線形回帰の結果。
Results for linear regression in XLSTAT.

顔認識のための線形回帰。
Linear regression for face recognition.

Classifier(線形回帰のみ)。
Classifier(linear classifiers only).

線形回帰のための検定力。
Statistical Power for linear regression.