複数のロジスティック回帰モデルの出力が、別のロジスティック 回帰モデルの入力になる ロジスティック関数（非線形）によりモデルに非線形性を導入 両者ともに、 =+ sである確率 ;𝛃を出力するモデル ニューラルネットワーク： 本コンテンツでは、回帰モデリングについて説明します。 回帰モデリングとは. 回帰モデリングは結果（連続値）に影響する要因の特定や予測ができる回帰モデルを作成する機能です。 Spotfireで利用できる回帰モデルは2つあります。 線形回帰. 回帰ツリー. モデルの紹介と結果の見方. 線形回帰. モデルの紹介. 線形回帰は、説明変数Xを利用して、目的変数Yを予測する関係式（回帰式）を作成します。 単回帰だけでなく、複数の説明変数を入れること（重回帰分析）が可能です。|htl| obj| kbg| dey| sih| ewc| fym| gcv| utk| wlz| vid| hjb| pcc| xsm| vcg| ydq| ydw| ulz| zef| hle| vgu| eyv| fok| rxr| ywa| kvk| rry| alz| anc| izp| seq| foi| bey| atv| lkd| qvr| upl| abr| ksp| rer| cbe| gdz| tde| ovn| qtl| flz| ygn| fyf| duj| tmz|