Examples of using Linear regression in English and their translations into Japanese
{-}
-
Colloquial
-
Ecclesiastic
-
Computer
-
Programming
Linear regression was used to assess time trend and effect of gender and age on mortality rates.
線形回帰を用いて、時間傾向および性別および年齢が死亡率に及ぼす影響を評価した。In statistics, simple linear regression is the least squares estimator of a linear regression model with a single explanatory variable.
単純回帰統計では、単純な線形回帰は、1つの説明変数を含む線形回帰モデルの最小二乗推定値です。Simple linear regression takes only one independent variable using the relation.
単純な線形回帰では、次の関係式を使用して1つの独立変数のみを考慮します。It is similar to a linear regression model but is suited to models where the dependent variable is dichotomous.
線型回帰モデルに似ていますが、従属変数が二分変数であるモデルに適しています。I would now like to ask you to perform linear regression on these data points and calculate for me W0 and W1.
さてこれらのデータ点で線形回帰を実行してw₀とw₁を計算してくださいこのクラスで定義した通り。For multiple and multivariate linear regression, see Statistics and Machine Learning Toolbox.
重線形回帰および多変量線形回帰については、StatisticsandMachineLearningToolboxを参照してください。Linear regression is a basic and commonly used type of Supervised analysis method in statistics.
線形回帰とは、統計分析の中でも基本的かつ、よく使われる手法だ。But once we have added that extra example out here, if you now run linear regression, you instead get a straight line fit to the data.
もうひとつの例を追加するとするとそして線形回帰をもう一度実行すると、そのデータにフィットした直線が得られる。Here is one other funny thing about what would happen if we were to use linear regression for a classification problem.
万が一、線形回帰を分類問題に使うと起こりうる、おかしい事がある。分類問題では、。The simple linear regression model we developed for predicting serum drug concentrations from weight was: Y= 12.6+ 0.25X.
体重から薬物血中濃度を予測する線形単回帰モデルを作成したところ、方程式はY＝12.6＋0。Below is an example of a multiple linear regression model with four variables, X1 through X4.
以下に、X1～X4の4つの変数がある線形重回帰モデルの例を示します。For example, an exponential function on a logarithmic scale turns into a straight line(its slope can easily be calculated using linear regression).
たとえば、対数尺度における指数関数は直線になります（傾斜は線形回帰を利用して簡単に計算できます）。We have run a simple linear regression between the height and the weight to get the residuals.
我々は、残差を得るために身長と体重の間で、単純な線形回帰を実行しました。OLS: A linear regression model is fitted using the classical linear regression approach, then the residuals are modeled using an(S)ARIMA model.
Below, you can see a linear regression model would apply to graphs one and three, but a polynomial regression model would be ideal for graph two.
以下を見ていただくと、直線回帰モデルがグラフ1と3に適用されることがわかりますが、多項式回帰モデルはグラフ2にうってつけです。XLSTAT-Pro offers a tool to apply a linear regression model. XLSTAT-Power estimates the power or calculates the necessary number of observations associated with variations of R² in the framework of a linear regression.
XLSTAT-Proは線形回帰モデルを適用するためのツールを提供している．XLSTAT-Powerは，線形回帰の枠組みで検出力を推定したり，R²の変動に関連づけて必要なオブザベーションの数を計算する．。In our case, the residuals are obtained via the linear regression between the height and the weight and the explanatory variable is the"Height".
我々のケースでは、身長（height）と体重（weight）の間の線形回帰からresiduals（残差）が得られており、説明変数は、"Height"（身長）です。The hypotheses used in ANOVA are identical to those used in linear regression and ANOVA: the errors εi follow the same normal distribution N(0,s) and are independent.
MANOVAで使用する仮説は，線形回帰で使用されるそれらと同一である:誤差eiは，正規分布N(0,s)に従い，独立である．。The DMPS Research and Data Management team used a multiple linear regression model- nicknamed the dropout coefficient- to weigh student indicators to predict which students might be at risk of dropping out of school.
DMPSのリサーチ&データ管理部門は、ドロップアウト係数と呼ばれる複数の線形回帰モデルを使用して、生徒の指標を重み付けすることで、中途退学の可能性がある生徒を予測しました。In order to calculate a projection for the period leading up to 2021, we extrapolated a line from the 2005 and 2015 data points using simple linear regression.
年に至る期間の予測を計算するため、当社はシンプルな線形回帰*を使用して、2005年から2015年のデータポイントからラインを外挿しました。
