Looking up...
回帰分析
kaiki bunseki
"回帰分析" का क्या अर्थ है?
phân tích hồi quyこのデータを使って回帰分析を行い、売上と広告費の関係を調べます。
Chúng tôi tiến hành phân tích hồi quy bằng dữ liệu này để khảo sát mối quan hệ giữa doanh thu và chi phí quảng cáo.
"回帰分析" का सही उपयोग कैसे करें?
chuyên ngành
Phương pháp thống kê nhằm xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và một hay nhiều biến độc lập, thường biểu diễn dưới dạng phương trình toán học.
回帰分析により、気温とアイスクリームの売り上げには正の相関があることがわかった。
Phân tích hồi quy cho thấy nhiệt độ và doanh số kem có tương quan thuận.
Thường được sử dụng trong nghiên cứu khoa học, kinh tế, kỹ thuật để dự đoán xu hướng dựa trên dữ liệu lịch sử.
Cụm từ kết hợp
線形回帰分析phân tích hồi quy tuyến tính重回帰分析phân tích hồi quy đa biếnロジスティック回帰分析phân tích hồi quy logistic
Cụm từ liên quan
Mẹo hay
Phân biệt hồi quy đơn biến và đa biến
Hồi quy đơn biến (single regression) chỉ có 1 biến độc lập, trong khi hồi quy đa biến (multiple regression) có từ 2 biến độc lập trở lên. Ví dụ: 'Doanh thu (y) phụ thuộc vào giá bán (x1) và chi phí quảng cáo (x2)' là hồi quy đa biến.
Quy tắc vàng
Kiểm định giả thuyết trước khi hồi quy
Luôn kiểm tra sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trước khi xây dựng mô hình hồi quy để tránh kết quả vô nghĩa.
Nguồn gốc từ
回帰 (kaiki) bắt nguồn từ Hán ngữ 回歸 (hồi quy, trở về), chỉ sự lặp lại hoặc mối quan hệ phụ thuộc; 分析 (bunseki) nghĩa gốc là 'phân tích'. Thuật ngữ này phản ánh mục đích xác định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình toán học.
Ghi chú sử dụng
Trong tiếng Việt, 'phân tích hồi quy' thường được dùng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, kinh tế lượng, và kỹ thuật. Cần phân biệt với 'hồi quy' đơn thuần (quay trở lại trạng thái trước) trong ngữ cảnh phi thống kê.
Phân tích từ
回帰
hồi quy (quay trở lại, mối quan hệ phụ thuộc)
root分析
phân tích
rootTừ Điển Nhật Việt