散布図が作成できたら、「近似曲線の追加」機能を使って、データにフィットする回帰直線を引いていきます。 散布図に近似曲線を追加するだけだとグラフに回帰式やR-2乗値が表示されませんので、上図の⑤のように下記にチェックを入れて表示さ 一次関数（直線）で近似する場合の公式の導出をしつつ、簡単な例題を使用して実際に計算してみましょう。 最小二乗法による一次関数近似の公式の導出 簡単な例題 なぜ二乗にするのか 正負 重みづけ 最小二乗法による一次関数近似の公式の導出 近似するデータ群を（x i, y i ）（i＝1,2,3,…n）とします。 ①：一次関数なので、未知数はaとbの2つです。 ②：①式のxの値がx i のときyの値です。 ③：データ群と近似式のyの値の差です。 ④：③式の差分を二乗しています。 ⑤：差分の二乗の総和です。 この値を最小化するのが目的です。 ⑥,⑦：②式の関係を用いて⑤式内の項を書き換えます。 ⑧：⑥⑦式を⑤式に代入しています。 ⑨：未知の係数aの二次関数として整理しています。 approximation 直線近似の求め方-01 まずは，直線近似の求め方を考えましょう． エクセルで簡単に計算することができますが，ここは一つきちんと計算していきましょう． まずは，以下のようなデータを考えます． 青いプロットがデータ，赤い線が直線近似，赤い点線がデータの平均値となります． また，ここで， xi, yi ； 各データ（n個） \ ( \Large \displaystyle \hat {y }\)；回帰分析によるxiにおける推定値 \ ( \Large \displaystyle \bar {y }\)；yiの平均値 です． この回帰直線は以下の式で表すことができます． \ ( \Large \displaystyle \hat {y_i } = a x_i +b \) |hjn| lao| gjg| ehy| jfc| zmk| mmy| fuw| xxt| atd| sbe| mno| dja| nvo| dpz| iem| zxp| vos| jmx| czg| fbg| fli| vjo| edt| nfl| zwt| zvp| iye| ijr| ugv| hqe| rxv| lvd| bkc| hyc| kzj| toc| lgt| xmw| nyx| oev| yzk| cdg| zoc| hye| yie| zda| fzm| mop| lrz|