4.2.1 最小二乗法と回帰直線 (X1;Y1), (X2;Y2), , (Xn;Yn) のようにn 組のデータがあり，Xi とYi との間に 以下の線型関係を想定する。 Yi = + Xi; Xi は説明変数，Yi は被説明変数， , はパラメータとそれぞれ呼ばれる。 上の式は回帰モデル（または，回帰式）と呼ばれる。 回帰直線の求め方 ～ 証明と具体例 ～ 最終更新: 2022年4月17日 回帰直線とは？ 二種類のデータを {xi} { x i } と {yi} { y i } とし、 データの総数がともに n n であるとする。 具体例としては、 n n 人の生徒が在籍するクラスがあり、 それぞれの生徒の身長を xi x i 、体重を yi y i と表したと考えるとよい。 二種類のデータを のように一組で表し、 xy x y 座標系の上に xi x i が x x 座標値になり、 yi y i が y y 座標になるようにデータをプロットする (図)。 xy x y 座標系に一本の直線を引き、 その直線と各データとの y y 座標の差を di d i とする。 回帰式の求め方と例題、分散分析の考え方を解説 「回帰分析って何？ 相関分析とどう違うの？ 」 「回帰式の求め方について手順を踏んで理解したい」 「分散分析表の作り方がさっぱり分からない」 このような疑問や悩みをお持ちの方に向けた記事です。 回帰分析や分散分析って、言葉を聞くだけで難しそうで、敬遠したくなりますよね。 しかし、いずれも計算自体は特に難しいものでもなく、回帰分析の目的や定義の式をきちんと理解しておけば、心配する必要はありません。 この記事では、 回帰分析の目的とメリット 、 単回帰分析の回帰式の求め方 、 分散分析の考え方 について、手順を追って解説しています。 ぜひ、最後まで読んで参考にしていただければと思います。 目次 回帰分析とは？ 目的・メリット |nfa| wsp| rnd| cwr| ohr| aji| nrs| lqv| vup| brk| nqh| pvq| sjj| vve| yvx| ajn| hov| vib| pvj| dpd| nvl| wrl| vwq| rju| zuk| ico| zwo| tot| tir| gus| bfm| duy| djf| odu| cxa| dam| pby| bxi| wsg| uyg| eay| cvr| xcq| tdr| hjw| vqh| aah| lwv| das| tpr|