重回帰分析について - CubicLouve
spring-mt.hatenablog.com から続く話です。 単回帰分析では、2つの変量しか扱っていませんでした。 重回帰分析では2変量以上の多変量とを扱います。 ただし、ある1変量を説明しようとするのは単回帰分析でも重回帰分析でもかわりません。 単回帰分析の回帰方程式はこんな感じです。 aが回帰係数、bは切片です 重回帰分析の回帰法的式はこんな感じになります。 単回帰分析と違って多次元になってくるので、もうグラフで表現できなくなってきます。(3変量であれば3次元のグラフがかけますが) a1、a2、a3を 偏回帰係数 と呼びます。 Excelの回帰分析だと、単に 係数 と表されます。 偏 って書くと難しい感じですが、英語だと partial なはずで、部分的って意味だとまあ、そうだなって感じですね。 偏回帰係数 それぞれの偏回帰係数は、特定の説明変量xについてそれ以外の説明変量の影響
単回帰分析について - CubicLouve
回帰分析とは 複数の変量(変数)があるときに、1つの変量を残りの変量で説明すること。 よくわからん 変量とは bellcurve.jp 単回帰分析 2つの変量を扱うものを単回帰分析と呼びます。 単回帰分析において、導きだしたい変量(目的変量)をy、導き出すために使う変量(説明変量)をxとし、これを一次式(線形)で説明する一番単純かつよく利用される回帰方程式となります。 一次式なので、下記のように表されます。 ^yとしているのは、これは理論値であるためです。 ( a は回帰係数, b は切片) この方程式を導き出すために、最小二乗法を使います。 ja.wikipedia.org 最小二乗法で一次方程式の回帰方程式を導き出すには、各データと導き出される一次方程式の直線の距離の和(これが誤差になる)を 全体 で最小になるように方程式を導き出します。 このデータ全体の理論値の 誤差 は残差平方和
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