EXPLANATORY VARIABLES in Japanese translation

• 説明変数

Examples of using Explanatory variables in English and their translations into Japanese

When the explanatory variables of age, gender and BMI were added, the estimated SBP became negative, pointing toward the importance of considering the relationships between the explanatory variables.
年齢、性別、BMIを説明変数に加えた場合、収縮期血圧の推定値が負となり、説明変数間の関係を考慮した分析の重要性が示唆された。

Note: Based on data from some 2,400 Japanese companies, the relationship between TFP and the average wages was estimated, using the ratio of part-timers to total employees and the ratio of female to total employees as explanatory variables.
注）日本企業約2400社のデータを使用し、パート労働者比率、常時従業者の女性比率を説明変数として、企業のTFPおよび平均賃金との関係を推計。

In other words, it's a way of asking yourself whether it is valid to use the mean to describe the whole population, or whether the information brought by the explanatory variables is of value or not.
言い換えると、それは全体集団を記述するのに平均を使用することが有効かどうか、または説明変数によってもたらされる情報に価値があるかどうかを検討する方法です。

A parametric survival model is a well-recognized statistical technique for exploring the relationship between the survival of a patient, a parametric distribution and several explanatory variables. It allows us to estimate the parameters of the distribution.
パラメトリック生存モデルは，患者の生存，パラメトリック分布，複数の説明変数の間の関係性を説明するためのよく知られた統計手法である．これは，分布のパラメータを推定することができる．。

The grid below will help you choose a statistical model that may be appropriate to your situation(types and numbers of dependent and explanatory variables).
下記のグリッドは、状況（従属変数と説明変数のタイプと数）に適切であろう統計的モデルを選択するのを支援します。

Explanatory variables were selected by focusing on four possible contributing factors for recovery: improvement in the external macroeconomic environment, restructuring efforts by individual firms, corporate governance structure, and support from financial institutions.
説明変数は、外生的なマクロ経済環境の改善、企業自身によるリストラ努力、企業のガバナンス構造、金融機関による支援、という4つの復活要因に焦点を当てて選択した。

However, if you include too many of them, the accuracy of the analysis will fall, so generally speaking, have up to seven Explanatory Variables at most.
しかし説明変数が多すぎると分析の精度が落ちますので、多くても7つ位まで絞ると良いと言われています。

In this case, even if the outlook for explanatory variables was unchanged, the impact of chronic stresses such as a decline in population on deposit and lending margins would diminish.
この場合、説明変数が同じ見通しのままであっても、人口減少などの慢性ストレスが預貸利鞘に及ぼす影響は低下すると考えられます。

A table containing the value of the class, the optimized value of alpha and the rescaled explanatory variables as they were used during the optimization is displayed for each identified support vector.
識別された各サポート・ベクターごとに、クラスの値、アルファの最適化値と最適化の際に使用された再尺度化説明変数が表示されます。

Note: if no differencing is requested(d=0 and D=0), and if there are no explanatory variables in the model, the constant of the model is estimated using CO-LS.
注意:無差分(d=0およびD=0),がリクエストされ，モデル中に説明変数がない場合，モデルの定数は，CO-LSを用いて推定される．。

P1(alternative probability): The probability that X1 be equal to one standard error above its mean value, all other explanatory variables being at their mean value.
P1(代替確率):X1がその平均値を超える1標準誤差に等しく，他のすべての説明変数がその平均値にある確率．。

Where Y is the matrix of the dependent variables, X is the matrix of the explanatory variables. Th,
ここでYは従属変数の行列，Xは説明変数の行列，Th,

For explanatory variables, I employed the gross domestic product(GDP) in the rest of the world, the Chinese FDI stock, and real effective exchange rates(REER) in China and in the nine supply chain countries weighted by each of these countries' value added in processed exports.
説明変数については、中国以外の国のGDP、中国のFDIストック、そして中国の実質実効為替レート（REER）とサプライチェーン9カ国のREERをそれぞれ加工品輸出に占める各国の付加価値の割合で加重した値を利用しました。

The estimation of their variance is not reliable. Testing for HeteroscedasticityIf it is suspected that the variances are not homogeneous(a representation of the residuals against the explanatory variables may reveal heteroscedasticity), it is therefore necessary to perform a test for heteroscedasticity.
それらの分散の推定は信頼できない。分散が均一でないことが疑われる(説明変数に対する残差の表現が分散不均一性を明らかにするであろう)場合、したがって、分散不均一性の検定を実行する必要がある。

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.
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。

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.
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。

Analysis of variance(ANOVA) uses the same conceptual framework as linear regression. The main difference comes from the nature of the explanatory variables: instead of quantitative, here they are qualitative. In ANOVA, explanatory variables are often called factors.
分散分析は，線形回帰と同じ概念的枠組みを使用します．主な違いは，説明変数の性質による：量的ではなく，ここでは，それらは質的である．ANOVAでは，説明変数はしばしば因子と呼ばれる．。

Repeated measures Analysis of Variance(ANOVA) uses the same conceptual framework as classical ANOVA. The main difference comes from the nature of the explanatory variables. The exploratory variable is measured at different time or repetition. In ANOVA, explanatory variables are often called factors.
反復測定分散分析(RepeatedmeasuresANOVA)は，古典的なANOVAと同じ概念的枠組みを用いる．主な違いは，説明変数の性質に由来する．この説明変数は，異なる時間またはオペレーションにおいて測定されたものである．ANOVAでは，説明変数をしばしば因子と呼ぶ．。

After the tables displaying the basic statistics and the correlations between all the selected variables(dependent variables are displayed in blue and quantitative explanatory variables in black), the results specific to the PLS regression are presented.
基本統計量とすべての選択された変数の間の相関係数が表示される表（従属変数は青、量的説明変数は黒で表示）の後に、PLS回帰特有の結果が表示されます。

Therefore, in a similar way to the ordinary least squares(OLS) model, the coefficients of the QR model can be interpreted as the rate of change of some quantile of the dependent variable distribution per unit change in the value of some regressor. Moreover, as in ANCOVA, it's possible to mix qualitative and quantitative explanatory variables.
したがって、通常の最小2乗法(OLS)モデルと類似した方法で、QRモデルの係数は、いくつかのリグリッサの値の単位変化に対する従属変数の分布のいくつかの分位点の変化率として解釈できる。さらに、たとえばANCOVAでは、質的および量的説明変数を混合することができる。