pcr – -Translation – Keybot Dictionary

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  Nonparametric regressio...  
Principal Component Regression (PCR)
Régression sur les Composantes Principales (PCR)
  Principal Component Reg...  
PCR (Principal Components Regression) is a regression method that can be divided into three steps:
La régression sur les composantes principales ou PCR (Principal Components Regression) comprend trois étapes :
  Principal Component Reg...  
PCR results: Correlation and observations charts and biplots
PCR の結果: 相関チャートとオブザベーション・チャートとバイプロット
  Repeated measures Analy...  
Principal Component Regression (PCR)
Hauptkomponentenregression
  Partial Least Squares r...  
Note: the PLS regression leads to a linear model as the OLS and PCR do.
注意: PLS 回帰は, OLS および PCR が行うのと同様に,線形モデルを導く.
  Partial Least Squares r...  
The three methods – Partial Least Squere regression, Principal Componenet regression and Ordinary Least Squares regression - give the same results if the number of components obtained from the PCA (in PCR) or from the PLS regression is equal to the number of explanatory variables.
Les trois méthodes (OLS, PCR, PLS) donnent le même résultat si le nombre de composantes issues de l'ACP (en régression PCR) ou de la PLS (régression PLS) est égal au nombre de variables explicatives sélectionnées.
  Partial Least Squares r...  
The components obtained from the PLS regression are built so that they explain as well as possible Y, while the components of the PCR are built to describe X as well as possible. The XLSTAT-PLS software allows partly compensating this drawback of the PCR by allowing the selection of the components that are the most correlated with Y.
En régression PLS, les composantes sont créées de fait de telle sorte qu'elles expliquent au mieux Y, alors qu'en PCR elles sont au départ créées uniquement en fonction de X. XLSTAT permet de corriger partiellement ce désavantage en proposant de sélectionner les composantes les plus corrélées avec Y.
  XLSTAT Features by solu...  
Principal Component Regression (PCR)
Régression sur les Composantes Principales (PCR)
Hauptkomponentenregression
  Logistic regression (Bi...  
Note: For PCR logistic regression, the first table of the model parameters corresponds to the parameters of the model which use the principal components which have been selected. This table is difficult to interpret.
L'aire sous la courbe (ou Area Under the Curve – AUC) est un indice synthétique calculé pour les courbes ROC. L'AUC correspond à la probabilité pour qu'un événement positif ait une probabilité donnée par le modèle plus élevée qu'un événement négatif. Pour un modèle idéal, on a AUC=1, pour un modèle aléatoire, on a AUC=0.5. On considère habituellement que le modèle est bon dès lors que la valeur de l'AUC est supérieure à 0.7. Un modèle bien discriminant doit avoir une AUC entre 0.87 et 0.9. Un modèle ayant une AUC supérieure à 0.9 est excellent.
  Partial Least Squares r...  
The components obtained from the PLS regression are built so that they explain as well as possible Y, while the components of the PCR are built to describe X as well as possible. The XLSTAT-PLS software allows partly compensating this drawback of the PCR by allowing the selection of the components that are the most correlated with Y.
En régression PLS, les composantes sont créées de fait de telle sorte qu'elles expliquent au mieux Y, alors qu'en PCR elles sont au départ créées uniquement en fonction de X. XLSTAT permet de corriger partiellement ce désavantage en proposant de sélectionner les composantes les plus corrélées avec Y.
  Principal Component Reg...  
As PCR is build on PCA, a great advantage of PCR regression over classical regression is the available charts that describe the data structure. Thanks to the correlation and loading plots it is easy to study the relationship among the variables.
Grâce à la première étape, analyse en composantes principales, la régression PCR a l'avantage sur la régression classique de proposer des graphiques facilement interprétables. Ceux-ci représentent les relations entre les variables explicatives entre elles, ainsi qu'avec la variable dépendante. Le graphique des individus ou score plot permet quant à lui d'étudier les proximités entre les échantillons et la structure du jeu de données. Le bi-plot réunit ces trois types d'information.
  Principal Component Reg...  
As PCR is build on PCA, a great advantage of PCR regression over classical regression is the available charts that describe the data structure. Thanks to the correlation and loading plots it is easy to study the relationship among the variables.
Grâce à la première étape, analyse en composantes principales, la régression PCR a l'avantage sur la régression classique de proposer des graphiques facilement interprétables. Ceux-ci représentent les relations entre les variables explicatives entre elles, ainsi qu'avec la variable dépendante. Le graphique des individus ou score plot permet quant à lui d'étudier les proximités entre les échantillons et la structure du jeu de données. Le bi-plot réunit ces trois types d'information.