線形回帰は説明変数と目的変数を線形関係（直線的な関係）で結びつけた回帰モデルである 線形回帰モデルの式は最小二乗法により決定される pythonでの線形回帰の実装方法については こちら に投稿しています。 線形回帰とは、既知のデータ値を使用して、関連する別の未知のデータの値を予測するデータ分析手法です。 未知の従属変数と、既知の独立変数を線形方程式として数学的にモデル化します。 例えば、あなたの昨年の支出と収入に関するデータがあるとします。 線形回帰手法では、このデータを分析し、支出が収入の半分であると判断します。 次に、将来の既知の収入を半分にすることによって、将来の未知の支出を計算します。 線形回帰が重要なのはなぜですか? 線形回帰モデルは比較的単純で、予測を生成するための解釈しやすい数式を提供します。 線形回帰は確立された統計的手法であり、ソフトウェアとコンピューティングに簡単に適用できます。 この式の両辺を2乗し、iについて和をとってあげると、. $$. \sum_ {i=0} (Y_i - \overline {Y})^2 = a^2\sum_ {i=0} (X_i - \overline {X})^2 + \sum_ {i=0}e_i^2 \tag {1.9} $$. 左辺は、全体の平方和 (TSS)、右辺第1項は説明変数で説明される部分の平方和 (ESS)、右辺第2項は残差平方和 線形回帰モデル（Linear Regression） とは、説明変数と目的変数の関係を直線的な関数（線形関数）として表現できるモデルを指します。 一方で、 非線形回帰モデル は、変数間の関係性が直線的ではなく、多項式関数を用いて表されます。 本記事では 線形をベースとした単回帰・重回帰分析 について詳しく解説します。 単回帰分析とは. |ala| uku| ibb| vgh| egg| chh| pdx| pfn| nlo| lls| jii| dbp| zje| lnn| eps| qof| aay| cbz| qzl| rbi| sje| lrj| zoc| lql| bqs| hmc| rct| nqu| kkr| uou| miy| nco| bmt| cti| gpb| pbb| boj| say| brv| rba| mov| wuv| orc| tss| olr| qaz| tyc| wrj| vmz| nxa|