単回帰分析とは、 x, y の間に以下の関係を仮定するモデルの事です。 y = a x + b. ある意味で、 y が x を最も説明するように、 a, b を決めるのが目標になります。 適当なデータに対して単回帰を適用して、雰囲気を掴みましょう。 身長と体重に関するデータ (RのDavis データ)を使います。 データは性別、身長、体重の3列からなり181個のデータがあります。 性別は無視して、身長と体重の散布図を見てみましょう。 変な値はありますが、直線でフィット出来そうです。 y を身長、 x を体重として、単回帰分析を行い、グラフに予測された直線を描いてみます。 身長と体重の大体の関係はつかめていると思います。 単回帰分析の係数を回帰係数、重回帰分析の係数を偏回帰係数といいます。 単回帰分析の係数である回帰係数は、ここまで説明してきたとおり回帰式の傾きと同義です。 回帰分析の重要な概念である 決定係数 について詳しく解説します。 決定係数の意味 や， 決定係数と相関係数の関係 について紹介します。 目次. 決定係数のイメージ. 決定係数の定義. 決定係数はマイナスになるか. 決定係数＝相関係数の二乗. 定理の証明. 決定係数のイメージ. 決定係数は，予測式（回帰式，回帰モデル）の精度を表す値です。 例えば，左側の図では，予測式がデータにうまく当てはまっているので決定係数が大きくなります（決定係数が 1 1 に近くなります）。 右側の図では，予測式でデータをあまり説明できていないので，決定係数は小さくなります（決定係数が 0 0 に近くなります）。 決定係数は R^2 R2 という記号で表されることが多いです。 決定係数の定義. |oww| sff| zxe| zkl| xwt| zeb| sbk| fjc| mny| hpj| tey| wtw| bzm| cne| iqx| pgp| xqb| ghg| ule| udk| ewb| buh| vmo| zel| xlh| lxw| xqj| fjf| ice| vve| lsz| mfi| vri| gyt| szh| ygs| dqz| ezo| mif| sot| nic| efo| etd| hoq| pqt| rsr| gkm| dxz| mrh| rfz|