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「第4回 - 2変数の回帰分析」の版間の差分
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→回帰分析の原理
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実際には誤差があるため、元の値y<sub>i</sub>と回帰直線の式で推定した値 <math>\hat{y_i} = a x_i + b</math>の差が最小になるようにしなくてはならない。<br> | 実際には誤差があるため、元の値y<sub>i</sub>と回帰直線の式で推定した値 <math>\hat{y_i} = a x_i + b</math>の差が最小になるようにしなくてはならない。<br> | ||
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真値との誤差の2乗 <math>\epsilon_{i}^{2} = (y_i - y_i)^{2}</math> の総和が最小になれば、直線モデル(回帰直線)が最良になる。<br> | 真値との誤差の2乗 <math>\epsilon_{i}^{2} = (y_i - y_i)^{2}</math> の総和が最小になれば、直線モデル(回帰直線)が最良になる。<br> | ||