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各変数)
式がTRUEと評価されると、節でリストされている各変数に新しいメモリーが割り当てられます。
If the expression evaluates to TRUE, a fresh memory allocation is performed for each variable listed in the clause.各変数の重要度は,その変数が通過する木の第一分岐と代理分岐全てを使って計算される。
Importance of each variable is computed over all the splits on this variable in the tree, primary and surrogate ones.表示される最初の結果は、各変数の統計量で、従属変数は青色で表現されています。
The first results displayed are the statistics for each variable, the dependent variable is represented in blue.各変数にN個のスカラー観測値がある場合、ピアソンの相関係数は次のように定義されます。
If each variable has N scalar observations, then the Pearson correlation coefficient is defined as.スクリプトで、空のボックスを1つ作成し、Appendを使って分析の各変数用にそのボックスを追加します。
In the script, construct a single, empty box, then append boxes to it for each variable in the analysis.第3の変数が追加されると,モデル中の各変数の除去の影響が評価されますここでもt統計量を使用。
The same for a third variable. After the third variable is added, the impact of removing each variable present in the model after it has been added is evaluated still using the t statistic.Y~A*(B+C+D)'には、すべての線形項、およびAと他の各変数の積があります。
Y~ A*(B+ C+ D)' has all linear terms, plus products of A with each of the other variables.パラメータ推定,対応する標準偏差,Waldのカイ2乗,対応するp値,信頼区間が,モデルの各変数について表示される。
The parameter estimate, corresponding standard deviation, Wald's Chi², the corresponding p-value and the confidence interval are displayed for each variable of the model.各変数について複数視点から評価を行い、目的のAIを最も表現できる(高精度が見込まれる)最適なアルゴリズムを選定します。
Each variable is evaluated from multiple points of view to determine the best algorithm that best represents the desired AI(oftenl be expected to be highly accurate.こうすることで、各変数とコンフィギュレーションパラメーターがバインドされ、RTSystemEditor等からこれらの変数を操作することができる、コンフィギュレーションパラメーターが利用可能になります。
In this way, each variable and configuration parameter are bound, and configuration parameters are made available that can manipulate these variables from RTSystemEditor etc.XMLスキーマから作成された複合型変数上のイメージでは、各変数には、compute-whenという名前のアイテムが存在することに注意してください。
Complex variable created from an XML schema In the images above, you may notice that each variable has an item called compute-when.パラメータ推定,対応する標準偏差,Waldのカイ2乗,対応するp-値および信頼区間が,モデルの各変数について表示される.各変数のハザード比も信頼区間とともに表示される。
The parameter estimate, corresponding standard deviation, Wald's Chi², the corresponding p-value and the confidence interval are displayed for each variable of the model. The hazard ratios for each variable with confidence intervals are also displayed.
Allow me to explain each variable.
Each variable is independent.
(G)Initialize each variable with an initializer.
All variables are independent.
All variables are independent.
Each variable is bounded below by zero.
All the random variables are independent.
Diagonal elements of H are the sums of squares for the model for each variable.
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