{
	"adjusted": "調整済み",
	"aic": "赤池情報基準(AIC)",
	"algorithm-converged": "アルゴリズムは{{n}}回の繰り返しで収束します。",
	"algorithm-not-converged": "アルゴリズムは {{n}} 回の繰り返しで収束しなかった",
	"apriori-probs": "先験的確率",
	"change-in-log": "各予測因子の単位増加に関連した対数オッズの変化",
	"close": "クローズ",
	"cluster": "クラスター",
	"coefficient": "係数",
	"conditionals": "条件式",
	"created-from-trees": "各分割で{{nTry}}特徴をチェックして{{nTrees}}木から作成します。",
	"cumulative-variance": "累積変動比率",
	"decision-tree": "決定木",
	"decision-tree-for": "{{y}}の決定木(モデル ID: tree{{counter}})",
	"drag-plot": "ドラッグプロット",
	"explained-proportion": "説明された比率",
	"f-statistic": "エフ統計量",
	"fisher-scoring-converged": "アルゴリズムは{{n}}の後に収束します。フィッシャースコアリング反復",
	"fisher-scoring-not-converged": "このアルゴリズムは{{n}}の後に収束しませんでした。フィッシャースコアリング反復",
	"fitted-values": "フィットした値",
	"grouped-by": "グループ化された",
	"hierarchical-clustering": "階層型クラスタリング",
	"hierarchical-clustering-summary": "階層型クラスタリングの概要",
	"importance": "重要性",
	"intercept": "インターセプト",
	"kkt-not-satisfied": "最適解のためのKarush-Khun-Tucker (KKT)条件が満たされない",
	"kkt-satisfied": "最適解のためのKarush-Khun-Tucker (KKT)条件が満たされる",
	"kmeans-summary": "kmeansまとめ",
	"lambda-not-number": "ラムダ`は数値でなければなりません。",
	"lasso-title": "応答{{y}}に対するLASSO回帰(model id: lasso{{counter}}, lambda: {{lambda}})",
	"logistic-title": "応答{{y}}の回帰サマリー(モデルID: logis{{counter}})",
	"mean": "平均",
	"missing-attributes": "モデルを推定できませんでした。必要な属性がすべて提供されていることを確認してください。",
	"missing-excluded": "{nRemoved} 欠損オブザベーションはデータから除外されました。",
	"model-diagnostics": "モデル診断",
	"multiple-regression-title": "応答{{y}}の回帰サマリー(モデル ID: lm{{counter}})",
	"naive-bayes-for-response": "応答のためのナイーブベイズ {{y}}の場合(モデルID: bayes{{counter}} )",
	"name-of-predictor": "予測変数名",
	"no": "否",
	"number-of-clusters": "クラスター数",
	"obs": "幽体離脱",
	"p-value": "ピーち",
	"p-value-coefficient-zero": "係数がゼロであるという仮説のp値",
	"pca-summary": "PCAの概要",
	"predict": "予測",
	"predictions-attached": "予測値はデータテーブルに添付されます",
	"predictor": "予測器",
	"principal-component": "主な構成要素",
	"proportion-of-variance": "分散の割合",
	"qq-plot-of-residuals": "QQプロットの残差",
	"random-forest-for": "ランダムフォレストで{{y}}の(モデルID: forest{{counter}})",
	"regression-y-on-x": "{{y}}の{{x}}に対する回帰",
	"residual-standard-error": "残留標準誤差",
	"residuals": "残留物",
	"residuals-vs-fitted": "残留物 vs. フィット",
	"sd": "エスディー",
	"simple-regression-title": "{{y}}の{{x}}に対する回帰(モデルID: SLM{{counter}})",
	"size": "サイズ",
	"standard-deviation": "標準偏差",
	"standard-deviation-coefficient": "係数推定値の標準偏差",
	"std-error": "標準誤差",
	"test-statistic-coefficient-zero": "係数がゼロであるという仮説の検定統計量",
	"threshold": "しきい値",
	"toggle-fullscreen": "フルスクリーン表示を切り替える",
	"total-within-group-sum-of-squares": "グループ内総平均平方根",
	"use-model-to-predict": "このモデルを使用して、現在選択されているデータの予測を行います。",
	"use-model-to-predict-tooltip": "予測値と残差はデータ表に添付されます。",
	"use-model-to-predict-tooltip-logistic": "確率、残差、および予測カテゴリ（成功を予測するために選択された確率閾値を使用）は、データテーブルに添付されます。",
	"variable": "変数",
	"within-group-sum-of-squares": "グループ内二乗和",
	"yes": "嗟乎"
}