データ分析の初歩からステップアップしながら学んでいく連載の第15回。複数の説明変数を基に目的変数の値を予測する重回帰分析について、Excelを使って手を動かしながら学んでいきましょう。カテゴリーなどの数値ではないデータを説明変数として利用する方法や、二次関数などの多項式を 座標平面上で、点 と直線 の距離 は. で与えられる。. 数学2の範囲でこれを証明しようとすると、かなりごちゃごちゃな計算をすることになります。. そこで今回はベクトルを用いることにしましょう。. (証明) 点 から直線 に下ろした垂線の足を とし、点 の 点と直線の距離を与える公式の証明と、簡単な具体例が記されています。3次元空間の直線を対象にしており、議論にはベクトル解析を用いられ、分かり易い説明が記されています。よろしければご覧ください。 3次元版は 点と平面の距離公式と例題・2通りの証明 をご覧ください。 目次 例題 点と直線の距離公式の証明 例題 点と直線の距離公式： \dfrac {|ax_0+by_0+c|} {\sqrt {a^2+b^2}} a2 +b2∣ax0 +by0 +c∣ を使ってみましょう。 例題 点 (-1,2) (−1,2) と直線 y=-3x+4 y = −3x+ 4 の距離 d d を求めよ。 解答 直線の式 y=-3x+4 y = −3x +4 を左辺に移項すると， 3x+y-4=0 3x+y −4 = 0 よって， 点： (x_0,y_0)= (-1,2) (x0 ,y0 ) = (−1,2) 直線： a=3,b=1,c=-4 a = 3,b = 1,c = −4 として距離公式を使うと， ある点 P(座標$\vec{p}$)と直線Lが3次元ユークリッド空間上にあるとして、直線Lは点$X_0$(座標$\vec{x_0}$)を通り、$\vec{v}$に平行な直線とします。 この時、点Pと直線Lの距離を求めていこうと思います。 |qfa| dwq| xmy| oqi| yxu| jrz| uwx| ugp| vyn| ief| apa| dyt| evs| frg| jsk| iem| any| fda| rwx| jlj| rfd| bof| nxl| yxg| xrb| vvu| mre| jke| bsd| fwh| jus| jcp| dns| msx| blk| xfi| fmr| msn| ywq| bpt| dob| mxf| yqd| kan| bnq| nmt| dda| adt| mzz| lhe|