선형 회귀 oor Engels

선형 회귀

Vertalings in die woordeboek Koreaans - Engels

linear regression

naamwoord

statistical approach for modeling the relationship between a scalar dependent variable and one or more explanatory variables

voorbeelde

이 스크립트는 단순 모형 적합 을 사용하여 변수의 각 쌍에 대한 단순 선형 회귀를 작성합니다.
The script creates a simple linear regression on each pair of variables using Fit Y by X .

이 선형 회귀 출력값에는 다음이 표시됩니다.
This linear regression output displays the following.

다중 선형 회귀를 수행하고 모델 통계량을 생성합니다.
Perform multiple linear regression and generate model statistics.

F — F -통계량 값이며, 선형 회귀 표시 화면의 F-statistic vs. constant model 과 동일합니다.
F — F -statistic value, which is the same as F-statistic vs. constant model in the linear regression display.

이 예제에서 이 값은 89.987이며 선형 회귀 표시 화면에서 이 F -통계량 값은 90으로 반올림됩니다.
In this example, it is 89.987, and in the linear regression display this F -statistic value is rounded up to 90.

이 예제에서는 선형 회귀 결과 출력되는 통계량을 표시하고 해석하는 방법을 보여줍니다.
Open Live Script This example shows how to display and interpret linear regression output statistics.

단순 선형 회귀분석
Simple linear regression

로버스트 선형 회귀
Robust linear regression

선형 회귀 모델은 모델 이름을 입력하거나 disp(mdl) 을 입력하는 경우 여러 진단을 표시합니다.
A linear regression model shows several diagnostics when you enter its name or enter disp(mdl) .

선형 회귀 모델을 지정하는 방법으로는 여러 가지가 있습니다.
There are several ways of specifying a model for linear regression.

또한 선형 회귀와 예측 모델을 결합하고 있기 때문에 DBA는 이전 소모율을 토대로 디스크 메모리를 더 주문해야 하는 시기를 예측할 수 있다 .
This can also incorporate linear regression and predictive models so the DBA can predict when to order more disk memory based on prior consumption rates.

이 기법은 때로 행보다 X가 많기 때문에 선형 회귀를 실행할 수 없는 상황에 적용되기도 하지만 일반적으로 예측 모형화에서 유용한 기법으로 보기도 합니다.
It is often applied in situations where linear regression is not viable because there are more X's than rows, but it can also be seen as a technique useful within predictive modeling generally.

신뢰구간은 선형 회귀 계수 추정값에 대한 정확성의 척도를 제공합니다. 신뢰구간은 해당하는 회귀 계수가 신뢰구간에서 속하게 되는 범위를 제공합니다.
Confidence intervals provide a measure of precision for linear regression coefficient estimates. A confidence interval gives the range the corresponding regression coefficient will be in with confidence.

MS-Excel로 작성한 <그림 1>의 예제에서는 데이타베이스 증가율을 나타내기 위해 추가한 선형 회귀선으로 표시한 데이타베이스의 총 바이트 수에 대한 리포트이다 .
In the example in Figure 1 we see a report on the total bytes for a database that has been plotted in MS-Excel with a linear regression line added to show the database growth rate.

JMP는 일변량 선형회귀 및 비선형 회귀 분석과 탐색적 데이터 분석, 차원 축소 및 모델링을 위한 보다 유용한 다변량 접근방식, 시계열 및 범주형 데이터 분석을 위한 포괄적인 기능을 제공합니다.
JMP provides comprehensive facilities for univariate linear and nonlinear regression, the more useful multivariate approaches for exploration, dimensionality reduction and modeling, and for the analysis of time series and categorical data.

이들은 x의 원소들 사이에 거의 상수인 선형관계를 찾아내는데 도움이 될 수 있으며, x에서 변수들의 부분집합을 선택할 때, 또 이상점(outlier) 탐지에 있어 회귀에 유용하게 적용될 수 있다.
They can help to detect unsuspected near-constant linear relationships between the elements of x, and they may also be useful in regression, in selecting a subset of variables from x, and in outlier detection.

빨간색 삼각형 메뉴에서 선형 적합 을 선택하여 회귀선을 적합시킵니다.
Fit a regression line by selecting Fit Line from the red triangle menu.

일반화 회귀는 JMP Pro에서 최고의 선형 모형화 플랫폼입니다.
Generalized regression is the premier linear modeling platform in JMP Pro.

Bentley의 다분야 철도망 솔루션은 경철도, 지하철, 기차, 고속 철도 및 MAG-LEV 프로젝트를 위한 트랙 설계를 지원하며 회귀 분석, 평면, 종단 선형, 캔트 설계를 지원하는 종합적인 기능을 포함합니다.
Our multi-discipline rail network solution supports track design for light rail, metros, heavy rail, high-speed rail, and MAG-LEV projects, and includes comprehensive capabilities supporting regression analysis, horizontal, vertical alignment, and cant design.

이 기법은 정규화 회귀법 또는 벌점 회귀법을 사용하는 일반화 선형 모형에 적합합니다.
It fits generalized linear models using regularized or penalized regression methods.

공조장치의 온도제어 방법이, 설정 기간의 실외온도들에 대한 실외지수 가중치 평균온도를 계산하는 과정과, 실외지수 가중치 평균온도 및 운전조건에 따른 가변상수 및 고정상수를 설정하는 과정과, 실외지수 가중치 평균온도에 상기 가변 상수를 곱하고 고정상수를 더하여 쾌적온도를 설정하는 과정과, 설정된 쾌적온도로 실내 온도를 제어하는 과정으로 이루어진다. 여기서 고정상수 및 가변상수는 실외지수 가중치 평균온도와 쾌적온도의 분포의 관계를 회귀분석을 통해 구한 상수이며, 쾌적온도의 분포는 고정 상수 크기에서 상기 실외지수 가중치 평균온도에 따라 가변상수의 기울기로 선형 증가되는 특징을 가진다.
Here, the fixed constant and the variable constant are constants obtained through a regression analysis on the relationship between the distributions of the exponentially-weighted running mean outdoor temperature and the comfort temperature, and the distribution of the comfort temperature is linearly increased by the gradient of the variable constant according to the exponentially-weighted running mean outdoor temperature at the fixed constant.

회귀 분석을 사용해 트랙 측량 데이터를 완전한 선형으로 변환합니다. 완화 유형과 캔트를 포함한 광범위한 측량 데이터 유형으로부터 철도의 최적 형상 선형을 결정합니다.
Convert surveys of track data into full alignments using regression analysis. Determine the best fit geometry alignment of your track from a range of survey data types, including transition types and cant.

그는 8 준 북경 대학 변수 분석, 순차 방법, nonparametric 견적, 견고성 및 nonparametric 방법, 실험 설계의 기본, 완벽한 클래스와 회귀 디자인 요소 실험의 효율성 등과 같은 비선형 모델의 주제를 다루는 강의, 순차적인 디자인, 강력한 디자인.
He gave eight lectures at Beijing University covering topics such as multivariate analysis, sequential methods, nonparametric estimation, robustness and efficiency of nonparametric methods, fundamentals of experimental design, complete class and regression design, factorial experiment, and nonlinear models, sequential design, and robust design. Kiefer received many honours.