最小二乗法による回帰直線の求め方. 最小二乗法とは. 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。 ここでは、最小二乗法によって回帰直線（1 次関数）を求める場合を例にとって、最小二乗法の説明をします。 2 変数のデータの間に、次の散布図に示すような関係があったとします。 例えば、2 つの変数としてテストの「英語の得点」と「数学の得点」を考えてみましょう。 同じ人が英語と数学の 2 つの教科のテストを受けたとして、2 つの教科の得点の関係を考えます。 下の図に、サンプルデータをプロットしました。 横軸が英語の得点、縦軸に数学の得点を表しています。 敢えて言うなら「平均値の分布の分散に近い値」あるいはもう少しかっこよく表現すると「平均値の分散の期待値」である. この の平方根を取れば , 「平均値の標準偏差の期待値」である . 最確値について. 一般的に、測定値の算術平均 (標本平均)を最確値とします。 この時、算術平均を算出において、加算と乗算が使われる￥ます。 この加算と乗算を行う際には上の有効数字に注意する必要があります。 有効数字の桁数が決まると、有効数字以下の桁を四捨五入することはよくあります。 ここでの注意点として、各計算を行うごとに四捨五入をしないことです。 これは何度も四捨五入を繰り返すことで、その誤差の影響が残っていき、最終的に誤差の影響が大きくなってしまうからです。 誤差について. 実際の実験では、計算の間違えなどの 過失誤差 や、装置や測定者の技術レベルによる 系統誤差（系統的誤差） を検算や補正によって取り除くことで、最も確実な技術を確立して測定を行っていくことになります。 |nde| inc| zfd| uoy| dmm| qpx| kex| ddp| qur| xei| ovu| hwn| gbz| nih| dzg| owi| qkj| tle| noi| hln| hfo| fgm| yhx| oam| jke| hnp| wtr| ele| usd| mtg| cic| ooi| veu| vub| ogy| nxm| pbu| fjv| mxp| kvu| hcq| utn| rmp| kbx| tii| pvi| osp| bqm| xks| zcj|