Looking up...
重回帰分析を用いて、売上に影響を与える要因を特定した。
Sử dụng phân tích hồi quy đa biến để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến doanh số.
Phương pháp thống kê phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc (biến giải thích) và nhiều biến độc lập (biến giải thích) nhằm dự đoán hoặc giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc.
重回帰モデルでは、目的変数と複数の説明変数の関係を数式で表現する。
Trong mô hình hồi quy đa biến, mối quan hệ giữa biến mục tiêu và nhiều biến giải thích được biểu diễn bằng phương trình toán học.
Thường được sử dụng trong nghiên cứu khoa học, kinh tế, kỹ thuật và phân tích dữ liệu lớn.
Kỹ thuật lập trình/giải thuật sử dụng mô hình toán học để dự đoán hoặc tối ưu hóa kết quả dựa trên nhiều yếu tố đầu vào.
機械学習における重回帰モデルは、特徴量の重みを学習して予測精度を向上させる。
Mô hình hồi quy đa biến trong học máy cải thiện độ chính xác dự đoán bằng cách học trọng số của các đặc trưng.
Áp dụng trong trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu và các hệ thống tự động hóa.
Cả hai đều chỉ cùng một khái niệm (hồi quy đa biến), nhưng 重回帰 thường dùng trong thống kê, còn 多重回帰 phổ biến trong kỹ thuật/máy tính. Trong tiếng Nhật, hai thuật ngữ có thể thay thế cho nhau trong hầu hết ngữ cảnh.
Sử dụng khi cần phân tích tác động của NHIỀU yếu tố (biến độc lập) lên MỘT kết quả (biến phụ thuộc). Ví dụ: tác động của giá cả, quảng cáo, mùa vụ lên doanh số bán hàng.
Từ ghép Hán-Nhật: 重 (trọng, đa) + 回帰 (hồi quy, quay lại). Dịch sát nghĩa là 'hồi quy đa biến' (multiple regression). Thuật ngữ thống kê xuất hiện vào thế kỷ 20 khi các phương pháp phân tích đa biến phát triển.
Trọng tâm của thuật ngữ này là 'đa biến' (nhiều biến độc lập), phân biệt với 'đơn biến' (một biến độc lập). Thường đi kèm với các thuật ngữ chuyên ngành như 'phân tích', 'mô hình', 'phương trình'.