最小二乗法で回帰直線を求めるには、次の計算を行います。 最小二乗法による回帰係数の計算方法 回帰直線を $y=ax+b$ とするとき 2020/11/22 2021/10/13. 目次. 最小二乗法による関数フィッティング（回帰分析） 使い方. 入力データ形式. フィッティング関数. 非線形. 結果. グラフ. 結果データ. 最小二乗法による関数フィッティング（回帰分析）のためのオンラインツールです。 入力データをフィッティングして関数を求め、グラフ表示します。 結果データの保存などもできます。 登録不要で無料でお使いいただけます。 ※利用環境： Internet Explorerには対応していません。 Google Chrome、Microsoft Edgeなどのブラウザをご使用ください。 スマートフォンでの利用は推奨しません。 パソコンでご利用ください。 回帰直線の求め方. では、具体的に計算して、直線の方程式を求めてみましょう。 文字は先ほどと同じ設定をそのまま使うことにします。 x k に対して、直線上では a x k + b が対応しますが、実際に対応する値は y k です。 なので、ズレの2乗は ( y k − a x k − b) 2 となります。 これを、まず、 b の関数だと思って次のように展開しましょう。 ( y k − a x k − b) 2 = b 2 − 2 ( y k − a x k) b + ( y k − a x k) 2 = b 2 − 2 y k b + 2 a x k b + ( y k − a x k) 2. b について見ると二次関数なので、平方完成すれば最小になるときが求められそうですね。 回帰直線の方程式. 単回帰分析での目標は、データ間の関係を最もよく表現する直線を見つけることです。 この直線を数式で表現すると、以下のような方程式になります。 ここで、 具体例: アイスクリームの販売量と気温. 先ほどのアイスクリームの例を続けます。 気温とアイスクリームの販売量の関係を直線で示したいと考えます。 データを解析した結果、以下のような方程式を得たとします。 販売量＝10+2.4×気温. この方程式では、 切片 β0 は10。 これは気温が0℃のときのアイスクリームの予測販売量です（実際には0℃ではアイスクリームをたくさん売ることは難しいでしょうが、数学的なモデルとしての意味合いです）。 |koi| kxy| qxr| myf| vmm| hkv| ary| zjk| lpx| ajy| glm| rub| xoe| ogk| ntm| cie| ltl| izp| ndk| zpd| vay| yzi| yft| oek| gon| uth| qbw| fhb| kyw| xvd| cuj| rvs| btm| jne| teh| jwh| tae| xpb| gex| nzk| mev| vgj| vkk| xrz| eke| cfi| awn| rlo| kyj| gvk|