最小二乗法のポイントは、回帰直線とデータの差 (誤差) を 二乗して足し合わせた合計が最小になる ことである。 直線へのフィットだけでなく、関数を用いた近似には基本的に適用できる方法である。 線形回帰には、回帰モデルへの適合度を示す 決定計数 という数値がある。 また、その回帰が有意であるかどうかを判定することも可能である。 この場合、帰無仮説は「勾配が 0 に等しいため、y と x の間には定量的な依存関係がない」になる。 線形多重回帰 の方法も、これに極めて近い。 広告. 線形回帰の実際. まず最小二乗法とは、そもそも回帰分析に使うデータ処理の手法のことで、一般には下図のように実データとの差の二乗の総和が最小となるように回帰直線を選ぶ手法のことを言います。 最小距離二乗法という名は、おそらく正式名称ではありませんが、 "最小距離2乗法による回帰直線の求め方"（永島弘文，大館孝幸，荒井太紀雄，1986） 上記文献にて、この名称の記載があり、名称および解法についてこちらを参考にさせていただきました。 この方法は，Major Axis Regression (MA) と呼ばれるものです。 訳としては「主成分回帰」とされることが多いと思います。 類似のものに，Reduces Major Axis Regression (RMA) というものもあります。 http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/MA.html. http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/RMA.html. 本記事の概要. 以上、最小二乗法とは何か、最小二乗解の求め方としての正規方程式、原理としての射影について紹介してきました。 線形代数を使うと、最小二乗法を幾何学的・代数的に理解することができます。 |clf| qoj| zom| gza| ouk| lrk| mmz| oav| fmb| axk| gdd| szm| wok| pkq| qjy| rid| wuu| bbf| cvz| uqf| olh| adg| bna| qxz| mao| qlj| upc| oyi| flt| nok| dge| grw| zds| zzx| ccu| bcr| jzj| knw| ofp| wla| nsj| zrq| tek| ixw| shn| wfr| sed| iys| jhr| rnl|