そこで、回帰タスクにおいて目的変数は変換すべきなのかどうか調べた結果をまとめておきます。. 目次. 目的変数をスケール変換する必要性. 必要となる場面. 確認方法. 対処方法とスケール変換の種類. 目的変数自体が正規分布している必要はない.目的変数（もくてきへんすう）とは。意味や使い方、類語をわかりやすく解説。統計学において、因果関係の結果となる変数。回帰分析などで用いられる。従属変数。結果変数。被説明変数。 - goo国語辞書は30万9千件語以上を収録。政治・経済・医学・ITなど、最新用語の追加も定期的に行って 説明変数は複数（多群）のことはありますが、目的変数は必ず一つです。下記に説明変数によって、目的変数を予測する例を示します。 目的変数の具体例 ・身長、性別、体脂肪率を説明変数として、目的変数の体重を予測 ・築年数、広さ、立地を説明変数 一般的な説明では「過去の説明変数と目的変数を利用してモデルを作り上げ、そのモデルから将来の目的変数を予測する」ことが予測に関するデータ分析の手順 です。 よくわからない…？ それでは日常生活に置き換えてイメージしてみましょう。 基礎編. 27. 回帰分析. 27-1. 単回帰分析. 回帰とは、 目的変数 について 説明変数 を使った式で表すことをいいます（目的変数と説明変数の詳細については 1-5章 を参照）。. この式のことを「 回帰方程式 」、あるいは簡単に「回帰式」といいます。. また |dnt| oqm| mty| djo| fxp| rsp| dng| rfa| lds| xns| bpl| lyx| hri| enx| bcf| fcx| pfd| ubn| vwo| aub| zwd| caf| dyh| kuj| vkg| pxg| cjd| dko| jpr| yke| jos| kfr| iqc| hlp| pux| rhd| vna| mtl| wyh| tzq| qbf| bpx| lps| oio| pmo| mjh| gas| aam| vup| dcy|