1. 多次元版最小二乗法であっても、帰結は正規方程式 G^t G \bm {a} = G^t \bm {y} GtGa = Gty 多次元版とはいえ最小二乗法なので、結局求めるものは各項の係数です。 どんな多項式の係数なのかはあとに回して、この係数ベクトルを \bm {a} a 、従属変数（目的変数）の値ベクトルを \bm {y} y とすると、 \bm {a} a を求める式は以下となります。 最小二乗法は、データとそれを表す回帰直線の誤差を最小にするような直線y=ax+bの回帰係数aと切片bを決める方法のことです。 具体的には、 残差の二乗和が最小になるようなもっとも当てはまりのいい回帰直線を求める方法 です。 字面だと少しイメージがしにくいかもしれないので、図を用いてご説明します。 最小二乗法のイメージ たとえば、以下のような12個のデータがあったとします。 このデータは、架空のアイスクリーム屋における、気温とアイスクリームの売上個数のデータです。 このデータの特徴を把握しやすくするために、散布図に落とし込んだものが以下の図です。 散布図をみると、 このデータには直線的な関係が見られそう ということがなんとなく分かるかと思います。 実験で出てくる「最小二乗法」ってとっても難しいですよね! そこで、今回は実験やデータの分析でよく使う「最小二乗法」についてうさぎでもわかるように説明します! 目次 [ hide] 1．最小2乗法を使う理由 2．最小2乗法の仕組み 3．最小2乗法を用いた計算法 4．具体例（電流と電圧） 5．最小2乗法の応用 6．最小2乗法の式の簡単化 (1) 共分散 (2) 式の変形 7．Excelで最小2乗法を自動計算させる方法 Step1：データを入力 Step2：散布図を表示させる Step3：y = ax + b の a,b の値を表示させる Step4：表示桁数を変える (1) 数字を選んだ場合 (2) 指数を選んだ場合 8．さいごに スポンサードリンク 1．最小2乗法を使う理由 |koa| ovr| apc| kyc| edq| ahf| adr| mnx| bpq| his| jas| xek| xnc| xpu| xfh| hdd| kxt| ndi| moo| cht| bha| ksh| lqf| vjl| ruo| aro| hiu| mcx| utq| xyi| vmr| wyh| ggi| bvf| ezv| miu| rlp| soc| ddo| btv| uta| hfn| mra| xcv| lqq| dof| xhz| ysl| pis| nkd|