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「説明変数」に関連するキーワード


発想 研究 相関係数 主成分分析 多変量解析 建物 道路 変量
説明変数 説明会 目的変数 潜在変数 被説明変数 説明員 独立変数 従属変数


「説明変数」に関連する記事

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【自由研究】ふわコレ(6) tht - 2018/4/30

キーワード 生後早期 感受性期間 節入 クランベリー味 視力発達 パースペクティブ 線画 PC5

|説明変数|V1|マス数(面積/100)|。||【入力】&br;説明変数&br;(観測値)|【処理】&br;回帰式&br;(モデル)|【出力】&br;外的変数&br;(目的変数&br;・予測値)||。


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いわゆる「よん・さん・とお」等につきまして(仮) tht - 2019/2/1

キーワード Cokriging パレ 奥羽本線 新札幌駅 地下鉄成増駅 臨時収入 北海道高速鉄道開発 マイケル

> 雑誌は一般に製本が簡易で傷みやすいため、繰り返しの貸出には耐えません。また発売期間が短く、亡失や汚破損した場合は補充が困難であることから貸出をせず、保存に重点を置いています。…ここまでラジオNIKKEIの説明でした。


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【正宗の名刀で速射砲と立合をするような奇観を呈出】発生学から出立するディープラーニング(仮)【社会調査工房オンラインあり】 tht - 2018/9/13

キーワード 名刀 キノコ 線画 GTO TensorFlow 太陽神戸三井銀行 正宗 立合

神戸新聞社のひとがじぶんでプログラムしていわく(上掲)▼12の説明変数(※)で▼「記事にする/しない」の2値の目的変数(1変数)をロジスティック回帰(で得たモデル)で推定してみせるソレというのは、今後、主成分回帰(PCR)に取り組まれた場合に『次元のめぐみ!』を実感できそうな、ちょうどよい大きさ(複雑さ)の問題ではないでしょうか。


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研究ホワイトボックス(30) ハイパー・ゼロ:「主成分分析」FAQ tht - 2017/12/19

キーワード 独立成分分析 無制限 類似点 手中 被説明変数 柳井 素点 粉体

ここでは、(回帰分析において目的変数とする)外的変数を別に用意して、外的変数を除く多変量データを(説明変数として)使った「主成分回帰(PCR)」をしなはれと、たぶんこういうわけです。回帰分析に使う説明変数が多すぎて困るから「集約」しようといって使ったのが主成分分析であって(主成分分析は本当に「集約」だけなので)、(回帰分析を使っての)考察のために必要な外的変数(目的変数)は、別に用意しないといけませんよね。


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【北見北上】「もんじゃストリート」は続くよ(網走編)【網走アポロ石油あり】 tht - 2018/6/10

キーワード 干潟 漁獲 停車場中心 空港連絡鉄道 駅長室 打放 湘南国際村 太陽神戸三井銀行

「cos βiとsin βi」で「説明変数が2つ!」といって「重回帰分析だっ!」というのが、どうも納得できません。「方向角βi」で「説明変数は1つ!」ではないんですか?。


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【自由研究】ゆるシミュ(9) tht - 2018/8/16

キーワード 名刀 商品構成 PC5 被説明変数 制輪子 正宗 立合 編成出力

> 「cos βiとsin βi」で「説明変数が2つ!」といって「重回帰分析だっ!」というのが、どうも納得できません。「方向角βi」で「説明変数は1つ!」ではないんですか?。> 説明変数が複数である回帰分析を重回帰分析と呼ぶ。


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【自由研究】ゆるシミュ(7) tht - 2018/6/10

キーワード 魚河岸 引率 編纂 ポスターセッション カート 三平方 成分表示 田中社長

> 我々が考えるべき問題は、実験データを実験を説明する「説明変数」と「目的変数」に分類した上で、説明変数xと、目的変数yの関係(略)を求めることである。


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研究ホワイトボックス(35) 複雑なデータと「対話」するには〜郵便番号データを例に(R編) tht - 2019/5/24

キーワード ラーメン店数 一節 ヘルツ 野沢 PC5 連続テレビ小説 TensorFlow パイナップルチャーハン

|rpartを実行する|myrpart471 <- rpart(V2~., mydata47, minsplit = 3)&br;# データフレーム「mydata47」のうち、&br;# V2を目的変数(従属変数)、&br;# それ以外を説明変数とする回帰です&br;# 変数名(列名)を定義していない(ヘッダーがない)場合です|。


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