エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
回帰曲線の有意差の検定
>>> 対数をとることにどういう意味があるのでしょか 例えば、最も単純に傾きが1の直線 y=x が真... >>> 対数をとることにどういう意味があるのでしょか 例えば、最も単純に傾きが1の直線 y=x が真の直線になるとしましょう。 ここで、極端な例として、 x=1のときに、2つのデータ (1、 0.1) と (1、1.9) があるとしましょう。 つまり、1の両側に等しく±0.9ずつ外れてる2つのデータです。 前者から得られる傾きは0.1です。 後者から得られる傾きは1.9です。 両者はy/xの真の値(=1)の上下に全く同じ幅の誤差ですが、比率で言えば、20倍近くの違いがあります。 (1、0.1)は、(1、1.9)よりも外れているデータとして扱わなければいけないはずです。 この不合理さは、y/xの対数を取れば解消できます。 なお、 真の傾きに対する各データyk/xkが、あまり外れていなければ、一次近似と同じ考え方で、対数を取る必要はありません。ただし、その場合、外れ具合は、どんなに大きくても±