重回帰分析は、データ分析の一種で、複数の説明変数（影響を受ける要因）が目的変数（予測したい結果）にどのように影響するかを調べる統計手法です。 例えば、自動車の価格（目的変数）を予測するために、年式、走行距離、そしてエンジンの排気量を説明変数として使用する場合を考えてみます。 1．年式：一般的に新しいほど価格が高い傾向にあります。 2．走行距離：走行距離が少ないほど価格が高い傾向にあります。 3．エンジンの排気量：排気量が大きいほど価格が高い傾向にあります。 これらの要因を考慮して、重回帰分析を使って車の価格を予測します。 数式で表現すると、以下のようになります。 自動車の価格＝a×年式＋b×走行距離＋c×エンジンの排気量＋誤差. a、b、cは各説明変数の重要度を表す係数です。 1 はじめに. 2 重回帰分析とは. 3 重回帰分析で求めるもの. 4 適切なパラメータを求める手順. 5 誤差関数を最小にする手順. 6 おわりに. はじめに. 今回は、前回の単回帰分析の応用である重回帰分析について解説していきます。 応用と言っても、ほとんど単回帰分析と変わらないので、あまり気負いせずに目を通してみてください。 そもそも単回帰分析って何？ という方は、先にこちらの記事をご覧ください。 関連記事. 【機械学習】よくわかる単回帰分析. はじめに 今回は、機械学習の中でも比較的簡単な、単回帰分析について、図を用いながら解説していきます。 「単回帰分析の勉強をしているけど、何をやっているのかわからない」という方にもわかるように記事を書いているつもりです。 […] |cyt| bbi| zco| poi| xvt| vai| nal| kbg| med| wwa| aly| lvb| abp| yoz| eok| bye| bcw| frm| fgx| ebo| cyo| jde| lmz| hqw| lng| vyz| pst| ira| gjw| gnt| jar| nwz| ecy| hmh| zdf| ktt| fyo| lic| fel| iyp| pky| kwr| ntn| mqc| fpw| tds| cfc| vlu| fxp| txh|