統計解析ログ/Ⅱ型の回帰分析 - 引越作業中

→補間ではなく、回帰がよく用いられる。実際に計測されるデータはいろんな誤差を含んでいるから。 回帰：線形・非線形が存在。 線形回帰：数学的に最適解を算出できる。 非線形回帰：数学的な最適解は存在しない。 I型：X軸には誤差がないことを仮定。XからYを予測することを目的とする。 II型：X軸とY軸に誤差があることを仮定。XとYの関係を検討することを目的とする。 I型とII型で目的は異なる。XとYの関係の解析をしたい時はII型回帰のほうが適切であることは以前から指摘。 →何故か?I型回帰はXからYを予測することが目的であり、その傾きは (xとyの積和) / (xの平方和) で定義されている。そのため、X軸側に誤差が含まれる場合、実際よりも傾きが緩く推定されるから。