第60回　統計の数学　回帰直線［中編］ | gihyo.jp

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今回は回帰直線を得るためのひとつの方法、最小二乗法をしっかりと紹介します。「⁠コンピュータ数学」と...概要を表示 今回は回帰直線を得るためのひとつの方法、最小二乗法をしっかりと紹介します。「⁠コンピュータ数学」と銘打っていますから、遠慮なく数式を出します。高校数学から少しはみ出す部分がありますが、記号の奔流にだまされず、実はそんなに難しくないことに気付いていただけると幸いです。 最小二乗法とは 最小二乗法[1]とは、調査や測定によって得られた「ばらつき」のあるデータに対して、最もまんべんなく当てはまる直線や曲線の式を得るための数学的手段です。直線を当てはめる場合を特に線形最小二乗法[2]といいます。 得られた回帰直線の式を使えば、データのない区間について、値の予想ができます。データに誤差があると考えられる場合は、真の値を予想することが出来ます。なにより、バラバラだったデータの集合が、ひとつの一次式で表現できるというのは魅力的です。 最小二乗法は、工学に限らず広い分野で活用されています。プログラマは最小

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