最小二乗法による回帰直線

ある実験で、何らかの要因が他の要因とどれだけ関わりがあるかを調べる 時、その2つの要因を(x,y)としてとり、グラフ化してやると一目でその傾向が 分かります。(身近な物で言うと、人の身長と体重かな・・・。) また、そのプロットに対して直線や曲線を引くことができれば、 それを式にする事もできるので、統計分析の幅も広がります。 ある実験結果をグラフプロットし、そのプロットに対して 近似直線を引くことは、 その実験結果をy=ax+bの形の式で表せることにもなります。 そしてその式を用いて x にある値を代入すれば未知のyを求めることができ(その逆も)、 度々実験をしなくてもある程度の予測をつけることができます。 これは当然と言えば当然なのですが科学的には非常に 重要なことです。 学校の教科書に出てくる公式は、偉ーい学者さんたちが何度も 実験→プロット→統計分析して得られた結果なわけですね。 公式

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最小二乗法

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回帰直線