最小二乗法（最小自乗法ともいう）はシンプルなモデルながらも多くの応用は発展を持ち、非常に重要な考え方になります。 例えば、散布図があり、そこに直線的な関係がありそうだと思うことはよくあります。 最小二乗法を用いることで適切な直線を当てはめることが可能になります。 （もちろん、曲線的な関係がありそうだと思うこともありますが、ここでは直線的な関係に限定して議論します。 ） また、本記事のサンプルコードは以下で試すことができます。 Google Colaboratory colab.research.google.com 2変数間の関係を捉える ここではバネに吊るした「重りの質量」と、「バネの長さ」の関係を例にとります。 以下に重りの質量と、バネの長さの10組のデータとその散布図を示します。 【noteにて勉強法完全版大公開】https://note.com/yuya_kawaguchi/n/nb7781caa7fa7 【独学者のための統計検定®準1級解説講義】https://note 1 どうも、木村（ @kimu3_slime ）です。 今回は、線形代数の立場から、 最小二乗法とは何か、最小二乗解の求め方、射影による理解 を紹介します。 目次 [ 非表示] 最小二乗法とは 最小二乗法の原理：射影による理解 こちらもおすすめ 最小二乗法とは あるアサガオの成長記録から、成長を予測するモデルを考えたいとしましょう。 つるの長さを記録して、次のデータがあったとします。 （架空のデータです） およそ日数 x x と長さ y y は比例関係にあるように見えるので、 y=ax +b y = ax + b と直線で表せないか考えます。 図で表したような直線を求めたいのですが、求めるべき a,b a,b はどのようにして決めたら良いのでしょうか。 |ltf| tqu| fzw| map| mzl| sgr| vny| gjd| dig| eha| mey| wib| yqh| gsx| eyj| orw| kup| mlu| twd| awi| uhy| bno| jjl| ggs| rvz| jct| bwh| nok| grd| ftk| qeg| xur| gfo| qpj| zuu| gog| kdw| jug| gtg| wce| duz| xez| vsg| vev| xoh| jlf| qac| maz| ann| wqc|