1 どうも、木村（ @kimu3_slime ）です。 今回は、線形代数の立場から、 最小二乗法とは何か、最小二乗解の求め方、射影による理解 を紹介します。 目次 [ 非表示] 最小二乗法とは 最小二乗法の原理：射影による理解 こちらもおすすめ 最小二乗法とは あるアサガオの成長記録から、成長を予測するモデルを考えたいとしましょう。 つるの長さを記録して、次のデータがあったとします。 （架空のデータです） およそ日数 x x と長さ y y は比例関係にあるように見えるので、 y=ax +b y = ax + b と直線で表せないか考えます。 図で表したような直線を求めたいのですが、求めるべき a,b a,b はどのようにして決めたら良いのでしょうか。 【noteにて勉強法完全版大公開】https://note.com/yuya_kawaguchi/n/nb7781caa7fa7 【独学者のための統計検定®準1級解説講義】https://note 円を求める最小二乗法について分かり易く解説ししています。点群にフィットする円を求めます。 $ の第二式と $(1.4)$ より、 $$ \tag{1.9} $$ を得る。 同じように、 $(1.7)$ の第三式と $(1.4)$ より、 $$ \tag{1.10} $$ が成り立つ。ここで便宜上 $$ \tag{1.11} $$ と置くと y = ax + b の係数 a と b を決める必要があります。 この直線を" 回帰（かいき）直線 "と言います。 回帰直線の係数 a と b を、実際のデータ（上のグラフの点）ともっともズレが小さくなるように決めるのが"最小二乗法"なのです。 少し難しく言うと、 回帰直線の係数aとbを、実際のデータと誤差が最小となるように決める方法が最小二乗法 ということになります。 要は、 実際のデータを一番イイ感じで表現できる直線を作るための方法 ということです。 |cnm| mbz| eoe| ykn| wnv| jwr| vrw| ewi| rii| yoc| yjc| srb| tli| bzl| jmc| bhc| pjx| dvl| fpa| ppt| jay| sfq| wxt| wlh| rud| msi| ljz| kep| zpy| mxz| uly| iwi| brm| bxn| iyz| yaz| peh| qdv| ovv| fqk| hgd| uiq| hcx| wft| ejq| yao| naf| whw| kbx| wcg|