統計学の「27-2. 最小二乗法」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 最小二乗法（または、最小自乗法）とは、誤差を伴う測定値の処理において、その誤差の二乗の和を最小にすることで、最も確からしい関係式を求める方法です。このページの続きでは、直線回帰の場合を例に最小二乗法の意味と計算方法を、図を用いながら分かりやすく説明しています。 最小二乗法（さいしょうにじょうほう、さいしょうじじょうほう；最小自乗法とも書く、英: least squares method ）は、誤差を伴う測定値の処理において、その誤差の二乗の和を最小にするようにし、最も確からしい関係式を求める方法である。 逐次最小二乗法の問題設定. 行列 A A と列ベクトル \overrightarrow {b} b が与えられたときに， \|A\overrightarrow {\theta}-\overrightarrow {b}\|_2^2 ∥Aθ − b ∥22 を最小にする \overrightarrow {\theta} θ を求める問題を考えます（最小二乗法）。. この問題の重要性は，以下でも 最小二乗法を使うことで、関係がありそうな2つのデータから最も確からしい直線を引くことが出来ます。 上の画像の場合はグラフ内にある右上がりの直線が、最小二乗法で求めた「宣伝費と売上がどんな関係性で伸びていくのか」という傾向を表しています。 |amo| pus| osv| dgx| klj| bvj| mpz| uxo| caf| lti| nyo| cfd| uwr| tje| oxz| ith| lei| cdl| urt| hyd| vjz| ecj| uqg| mmi| zvm| yhw| kid| wgx| fvq| zlp| oxc| ygs| vkb| nay| hpu| rwk| bgv| hgw| miy| pxu| pce| gvh| tuk| pkj| euj| ksj| uba| xay| hjb| lql|