1 つ以上の不偏変数の変化に基づいてスタイリッシュな変数の為替を予測する統計的アプローチ。曲線または直線からの情報側面の距離の差が最小化されるような方法で、曲線または直線をデータ要素に当てはめる際に回帰評価式を使用できるため、曲線フィッティングまたは直線フィッティングとしても識別されます。それにもかかわらず、回帰評価で示される関係は連想的に最も便利であり、意図と結果 (因果関係) の推論は主観的なものにすぎません。回帰プロセスまたは回帰手法としてよく知られています。回帰関連ジャーナル Computational Statistics & Data Analysis、European Journal of医薬品化学、ニューロコンピューティング、
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