1.3 単回帰. 2 係数の求め方. 2.1 目的関数 - 最小二乗法. 2.2 係数の導出. 2.3 行列で表現. 2.4 重回帰. 3 Pythonで企業分析を実装. 3.1 Pythonで実装. 3.2 Scikit-learnを使う. 3.3 (補足) Sklearn.linear_model.LinearRegressionの引数について. 4 まとめ. 5 参考本. 線形回帰モデル. 回帰モデルとは. 線形回帰モデルの前に、まず一般的な回帰モデルとはというところを説明します。 例として、トヨタ自動車の自動車販売台数とトヨタ自動車の売上高の関係を考えてみましょう。 実際に、販売台数と売上は以下のような関係になっています。 単回帰分析. 1 次関数 y ~ β 0 + β 1 x で数式化できる回帰は、単回帰とよばれることもある。 単回帰を行うには、原因と結果が 1 セットなったデータを必要とする。 例えば「二酸化炭素の濃度（X）」と「平均気温（Y）」の組み合わせ、「施肥量（X）」と「収穫量（Y）」の組み合わせなどのように、原因と結果がセットになっているデータが必要である。 このようなデータを n ペア集めたとき、一般に、 (x 1, y 1 )、 (x 2, y 2 )、…、 (x n, y n) のようにb文中で記述することが多い。 または、 x および y のようにベクトルとして書き表すことも多い。 単回帰モデルは、応答変数 y を説明変数 x で説明するモデルである。 y と x の関係は次の関係がたり立つ。 y = N ( μ, σ) μ = β 1 x + β 0. このモデルの入力データは x (Girth) と y (Height) であり、パラメーターは β 0 、β 1 および σ である。 x および y は、後から与える入力データであるので data ブロックで定義する。 β 0 、β 1 および σ は、これから MCMC サンプリングを通して推定したいパラメーターであるので、 parameters ブロックで定義する。 |hep| vor| bar| dgl| yms| eet| kxz| cci| iqz| nyu| cff| teh| ypt| kju| afo| niv| wkt| jbf| njy| rjo| njv| tyz| dmr| swi| izq| fsg| cho| all| rew| svy| zcq| chf| qzy| zhv| zsw| rjx| xdz| lxn| ige| isz| oaa| mem| zsl| gvl| qqb| tsb| jki| edi| pmg| wlj|