最小二乗法最小二乗法とモデル（観測方程式） いま説明変数（独立変数）に対して個の測定値が得られているものとします。ここで、目的変数（従属変数）の測定誤差は正規分布で、標準誤差はであるとします。この測定値を説明するモデル（観測方程式）としてなる関数を定義します。すなわち、このモデルには個の未知パラメータが含まれているものとします。たとえば１次式回帰直線（）の場合は、このモデル関数は となります。すると、パラメータの最確値（推定値あるいは計算値）は で定義される回帰残差平方和を最小にするとなります。これが最小二乗法の基本式です。ただし、は母分散の逆数 で定義される値で測定データの重みと呼ばれます。 これは座標に不確かさがなく（重み）、座標にのみ正規分布に従う不確かさ（標準誤差）がある場合の最小二乗法であり、もしそのモデル（観測方程式）が１次式回帰直線（）の場合には、そのパラメータ（回帰係数）の最確値とそ
東大で学んだ卒論の書き方★論文の書き方
