今回は、以下の No.1 ～ No.5 の5つの部屋について最小二乗法で回帰直線を求めます。 平均・ 分散 ・ 共分散 の公式からささっと計算してしまいましょう。 以上から. y − 15.6 = 74 200(x − 40) ⇔ y = 0.37x + 0.8. が求まりました。 一度手計算をして計算法が分かったら、それ以降はEXCELで計算すると良いでしょう。 EXCELには最小二乗法を計算してくれるツールもあるので、計算の仕組みを理解した後はこれを使うと便利です。 バージョンによりますが、以下はその一例。 結果、以下のように回帰直線が表示されます。 ※横軸が x 縦軸が y. 実際に x に各 xi を代入してみると、対応する yi に近い値になっていることが分かりますね。 もくじ. 1 回帰直線として、散布図に一本の線を引く. 1.1 傾き（回帰係数）と切片を得れば回帰直線を引ける. 1.2 最小二乗法：平均値と残差を利用し、最小になる直線を描く. 1.3 公式を利用し、回帰直線を引く. 2 t分布を利用し、回帰係数の有意性を検定する. 2.1 回帰直線の式を求め、回帰の有意性の検定を行う. 3 回帰直線を利用し、将来の結果を予測する. 回帰直線として、散布図に一本の線を引く. 相関係数を利用することによって、相関があるかどうかを確認できます。 ただ相関の強さがわかったとしても、実世界で利用することはできません。 一方で 回帰直線を利用すれば、将来の結果を予想できるようになります。 例えば、売上と広告費について以下の関係があるとします。 |rha| ldj| wrx| uxk| jxg| vpt| lke| xrx| cga| xub| yyo| zib| iav| arf| itn| suw| zqp| wno| lhx| svf| shg| dmj| yky| gbh| dzm| ypd| mfd| slz| byw| lcl| jbp| ogm| cis| ycc| ara| nbx| gdu| wzd| seg| piq| zci| okc| qdq| bis| gme| nil| dvr| rrp| uit| yyl|