![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/df7fae801f31f52a078e28afab2b3c1a0d4da1b6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9cHl0aG9uJUUzJTgxJUE3JUUzJTgwJThDJUU3JUI1JUIxJUU4JUE4JTg4JUU1JUFEJUE2JUU1JTg1JUE1JUU5JTk2JTgwJUUzJTgwJThEOCUyMCVFNSU5QiU5RSVFNSVCOCVCMCVFNSU4OCU4NiVFNiU5RSU5MCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MmYwZTY3ZTYyOTE3OGExZTkwYjliMDgzZjAzZjIxNzE%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB0YW5ha2FfYmVua3lvJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1kOWFjNjJkY2NhOTNhY2U1OGU3YjljMDNmMGIxNWM5ZQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Da63bda0c56b3c3a1852b5f85720bf224)
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。
pythonで「統計学入門」8 回帰分析 - Qiita
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
pythonで「統計学入門」8 回帰分析 - Qiita
とても有名な「統計学入門」をpythonで実装しながら読んでいきます。 本をしっかり読むことと実装の勉強... とても有名な「統計学入門」をpythonで実装しながら読んでいきます。 本をしっかり読むことと実装の勉強が目的ですので説明が不足していたりします。 また、実装方法に関してはベストなものではないと思いますのでご了承ください。 前回 仮説検定 回帰分析 回帰分析は、2変数$X,Y$のデータがあるとき回帰方程式と呼ばれる説明の関係を定量的に表す式を求めることを目的としている。 説明される変数を$Y$で表し、これを従属変数、被説明変数、内生変数などと呼ぶ。 また、説明する変数を$X$で表し、独立変数、説明変数、外生変数などと呼ぶ。 回帰分析の目的は、$X$と$Y$との定量的な関係の構造(モデル)を求めることである。 説明変数$X$、被説明変数$Y$とし、 たとえば、 $$ y=\beta_1+\beta_2x $$ とする。 これは$y$の$x$上への回帰方程式、回帰関数などと呼ばれるが、$y$が