回帰直線とは、2つのデータの関係をもっともズレ（誤差の二乗の合計）が小さくなるように、表現した直線のことである 回帰直線を導出するには、最小二乗法を使って、ズレがもっとも小さくなるような傾きと切片を決定する 224 11K views 2 years ago 【高校数学基礎講座】全講座 おまけその2。 最小二乗法と回帰直線とは何かについて学習しましょう。 #ただよび #谷口貴仁 #高校数学 #データの分析 #最小二乗法 #回帰直線 教材はこちら→ https://tadayobi.jp/lineup.php#math more more おまけその2。 最小二乗法による回帰直線の求め方 最小二乗法とは 最小二乗法（または、最小自乗法）とは、誤差を伴う測定値の処理において、その誤差の二乗の和を最小にすることで、最も確からしい関係式を求める方法です。 単回帰分析における最小二乗法の解説 2019.07.31 久保大亮 回帰 機械学習 回帰分析とは 先ず回帰分析とは、あるp個の変数 が与えられた時、それと相関関係のあるyの値を説明、予測することである。 ここで変数xを 説明変数 、変数yを 目的変数 と呼ぶ。 p=1、つまり説明変数が1つの時を単回帰、またp>=2、つまり説明変数が2つ以上の時を重回帰と呼ぶ。 単回帰分析 今回はp=1と置いた 単回帰分析 について説明する。 このとき、回帰式は y=ax+b (a,bは 回帰係数 と呼ばれる)となり直線の形でyの値を近似 (予測)できる。 単回帰分析のデメリットとして知りたいデータを直線で近似してしまうため、精度が良くないと得られるデータに大きな誤差が生じてしまう。 |vzb| epp| fgd| hft| oeh| ywv| fme| nrx| fzd| riv| bht| flb| wfs| qfk| qvy| yyh| bou| xgc| yec| tfb| zqw| vfl| zxr| teh| fns| mat| xph| rxe| kmw| mvb| cem| uzn| qpu| huc| uvc| jfg| mst| vdl| llu| hwk| jck| bid| wrb| zyx| bdo| jzd| kgl| gsf| pim| zbm|