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リニアとロジスティック回帰（ロジスティック回帰）の違い

統計解析では、研究に関連する変数間の関係を明らかにすることが重要である。時には、分析そのものが唯一の目的である場合もあります。回帰分析とは、関係が存在するかどうかを判断し、関係を特定するために使用される強力なツールです...

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匿名者發佈於 2020-11-03 11:08

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たいこうと相関の違い

統計学では、2つの確率変数の関係を明らかにすることが重要である。ある変数と他の変数との相対的な関係を予測する機能を提供するものである。回帰分析および相関関係を、天気予報、金融市場の動向、実験による物理的関係の確立、より現実的なシナリオに適用する...。

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匿名者發佈於 2020-10-25 20:36

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再試行とリグレッションテストの違い

ソフトウェアテストでは、再テストと回帰テストという2つの手法が用いられます。テストは、ソフトウェアの開発サイクルにおいて重要な役割を果たします。テスト工程は、ソフトウェアの性能を確保するため、不具合を特定して修正するため、お客様の要求を満たしているかどうかを確認するため、さまざまな方法で実施されます...

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匿名者發佈於 2020-10-24 17:57

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たいこうと分散分析の違い

回帰分析と分散分析（ANOVA）は、統計理論上、ある変数と他の変数の関係を分析するための2つの手法です。回帰分析では、独立変数の分散をもとに従属変数を求めることが多いが、ANOVAは2群のサンプル属性の分散...

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匿名者發佈於 2020-10-24 14:01

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分類とたいこうの違い

分類木と回帰木の主な違いは、分類木では従属変数がカテゴリで順序がないのに対し、回帰木では従属変数が連続または整数の値を持つ順序であることです...。

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匿名者發佈於 2020-10-23 10:08

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プログレッシブと退行性染色の違い

進行性染色と退行性染色の大きな違いは、進行性染色では、組織を目的のエンドポイントに達するまで染色液中に放置するのに対し、退行性染色では、組織を意図的に染料が組織全体に染み渡るまで染色し、その後染色を解除する点です...。

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匿名者發佈於 2020-09-16 11:06

リニアとロジスティック回帰（ロジスティック回帰）の違い

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