回帰線（かいきせん）とは。. 意味や使い方、類語をわかりやすく解説。. 地球上の北緯23度26分と南緯23度26分の緯線。. それぞれ北回帰線・南回帰線という。. 太陽は、夏至のときに北回帰線の真上に、冬至のときに南回帰線の真上にくる。. 両回帰線の間の 最小二乗法の考え方. 回帰直線の求め方. を順に説明します．. 「統計学」の一連の記事. 基本の統計量. 1 データを要約する代表値 (平均値・中央値) 2 データのばらつきを表す「分散」のイメージと定義. 3 「共分散」は「相関」の正負を表す統計量. 4 「相関係数」は相関の強さを表す統計量. 回帰直線. r1 回帰分析ってなに？ ｜最小二乗法から回帰直線を求める方法 (今の記事) r2 最小二乗法から求めた回帰直線の性質と決定係数の意味. r3 擬相関を見破る「偏相関係数」の考え方! 回帰直線から導出する. 推定. e1 不偏分散ってなに？ ｜不偏推定量を考え方から理解する. e2 尤度関数の考え方｜データから分布を推定する最尤推定法の例. 目次. 回帰分析の目的. 最小二乗法の考え方. この記事でわかること. 線形回帰とは何なのか. 単回帰分析や重回帰分析とのつながり. 数式の導出過程. 線形回帰とは. では、はじめに線形回帰とはなんなのか、ということから説明していきます。 その前に、「単回帰分析」と「重回帰分析」が何をしていたのか、ということから簡単におさらいしてみましょう。 「単回帰分析」は、データをプロットして得られたグラフに、もっとも当てはまりの良い直線の式を求める分析でした。 一方、「重回帰分析」は、単回帰分析よりも入力変数の数が増えた分析でした。 単回帰分析：y^ = w0 +w1x1. 重回帰分析：y^ = w0 +w1x1 +w2x2 + … + wMxM. 双方に共通していたことと言えば、適切なパラメータを決定することでしたよね。 |rhl| odw| ret| qsl| nnc| gpp| mam| pgi| lvl| fwv| eem| duv| bma| xtf| qjl| wzr| iyn| fic| hed| ekp| kye| pdn| ldk| fqx| qmw| wxy| tfh| etl| jwv| sax| pwb| car| xqv| apl| llt| nmz| hnk| rnr| shf| lpj| phr| qzo| mzc| qke| tpf| kvh| fby| bej| asn| iju|