linear regression 예문

• Perform multiple linear regression with alpha = 0.01.
  alpha = 0.01을 사용하여 다중 선형 회귀를 수행합니다.
• Perform multiple linear regression and generate model statistics.
  다중 선형 회귀를 수행하고 모델 통계량을 생성합니다.
• This linear regression output displays the following.
  이 선형 회귀 출력값에는 다음이 표시됩니다.
• There are several ways of specifying a model for linear regression.
  선형 회귀 모델을 지정하는 방법으로는 여러 가지가 있습니다.
• Histograms, summary statistics, simple linear regression, multiple regression, scatterplots, and three-dimensional scatterplot.
  히스토그램, 요약 통계, 단순 선형 회귀, 다중 회귀, 산점도, 3차원 산점도.
• Estimate Multiple Linear Regression Coefficients
  다중 선형 회귀 계수 추정하기
• The linear regression of the logarithm of pressure on the logarithm of weight yields:
  무게의 대수에 압력의 대수의 선형 역행은 열매를 산출한다:
• Suppose you have a linear regression model, such as mdl from the following commands:
  다음 명령의 mdl 과 같은 선형 회귀 모델이 있다고 가정하겠습니다.
• Fit linear regression model.
  선형 회귀 모델을 구합니다.
• Interpret Linear Regression Results
  선형 회귀 결과 해석하기
• Open Live Script This example shows how to display and interpret linear regression output statistics.
  이 예제에서는 선형 회귀 결과 출력되는 통계량을 표시하고 해석하는 방법을 보여줍니다.
• This platform supports simple linear regression, logistic regression, ANOVA, ANOM and contingency analyses.
  이 플랫폼은 단순 선형 회귀 분석, 로지스틱 회귀 분석, 분산 분석, ANOM 및 분할표 분석을 지원합니다.
• The F -test looks for a significant linear regression relationship between the response variable and the predictor variables.
  F -검정은 응답 변수와 예측 변수 간의 유의미한 선형 회귀 관계를 찾습니다.
• 25 100 The linear regression of the logarithm of pressure on the logarithm of height yields the following result:
  25 100 고도의 대수에 압력의 대수의 선형 역행은 뒤에 오는 결과를 가져온다:
• The script creates a simple linear regression on each pair of variables using Fit Y by X .
  이 스크립트는 단순 모형 적합 을 사용하여 변수의 각 쌍에 대한 단순 선형 회귀를 작성합니다.
• In this example, it is 89.987, and in the linear regression display this F -statistic value is rounded up to 90.
  이 예제에서 이 값은 89.987이며 선형 회귀 표시 화면에서 이 F -통계량 값은 90으로 반올림됩니다.
• The F -statistic and p -value are the same as the ones in the linear regression display and anova for the model.
  F -통계량과 p -값은 모델에 대한 선형 회귀 표시 화면과 anova 의 그것과 같습니다.
• It tests for a significant linear regression relationship between the response variable and the predictor variables. p-value — p -value for the F -test on the model.
  응답 변수와 예측 변수 간의 유의미한 선형 회귀 관계가 있는지 검정합니다.
• 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.
  신뢰구간은 선형 회귀 계수 추정값에 대한 정확성의 척도를 제공합니다. 신뢰구간은 해당하는 회귀 계수가 신뢰구간에서 속하게 되는 범위를 제공합니다.
• 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.
  또한 선형 회귀와 예측 모델을 결합하고 있기 때문에 DBA는 이전 소모율을 토대로 디스크 메모리를 더 주문해야 하는 시기를 예측할 수 있다 .