प्रतिगमन-विश्लेषण हिंदी उपयोग और उदाहरण

यह सुनिश्चित करने के लिए कि एक सॉफ्टवेर विकास जीवनचक्र प्रक्रिया का पूरा अर्थपूर्ण प्रतिगमन विश्लेषण किया जा सकता है, कोई भी अपवाद संचालन जांच पूर्णतः स्वचालित होना चाहिए और परीक्षण के मामले वैज्ञानिक, दुहराए जाने योग्य आचरण में ही पैदा किये जाने चहिये. ऐसी कई वाणिज्यिक व्यवस्थाएं हैं जो कि इस तरह का परीक्षण करती हैं।

आंकड़ों में पैटर्न की पहचान के प्रारंभिक तरीकों में शामिल है बाएस प्रमेय (1700s) और प्रतिगमन विश्लेषण (1800s). कंप्यूटर प्रौद्योगिकी का प्रसार, सर्वव्यापकता और बढ़ती शक्ति ने डाटा संग्रहण और भंडारण को बढ़ा दिया है।

""प्रतिगमन विश्लेषण (Regression analysis)।

प्रतिगमन विश्लेषण (Regression analysis)।

ऐसे प्रतिगमन विश्लेषण के रूप में सांख्यिकीय तरीकों आम हैं।

प्रतिगमन-विश्लेषण इसके अंग्रेजी अर्थ का उदाहरण

Confounding and regression analysis .

It is possible that all of these disparities are due to discrimination, but regression analysis allows us to account for variables that may explain differences.

In regression analysis, the matrix M I - X(X'X)^{-1} X' is known to produce the residuals e from the regression of the vector of dependent variables y on the matrix of covariates X.

Idempotent matrices arise frequently in regression analysis and econometrics.

Group classification and regression analysis are categories of supervised learning algorithms.

For example, a set of observations (as points or extracted from raster cells) at matching locations can be intersected and examined by regression analysis.

Spatial regression methods capture spatial dependency in regression analysis, avoiding statistical problems such as unstable parameters and unreliable significance tests, as well as providing information on spatial relationships among the variables involved.

Spatial stochastic processes, such as Gaussian processes are also increasingly being deployed in spatial regression analysis.

Okun's law is based on regression analysis of U.

Cross-sectional data can be used in cross-sectional regression, which is regression analysis of cross-sectional data.

Multivariate regression analysis.

Running a regression analysis gives the same result.

The use of the MAPE as a loss function for regression analysis is feasible both on a practical point of view and on a theoretical one, since the existence of an optimal model and the consistency of the empirical risk minimization can be proved.