手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニングの勉強第2回 手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング 作者: 尾崎隆出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/08/22メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (1件) を見る ggplotと格闘しつつ,きれいな図を作りながら勉強したのでその記録を残す. 今回は4章の重回帰分析を行った. 回帰分析 目的変数を説明変数で説明できるモデルを推定すること 例: アイスクリームの売上(目的変数) と 気温(説明変数) y_i = \beta_0 + \beta{1i} x{1i} + \beta{2i} x{2i} + \cdots + \beta{ni} x{ni} + \epsilon_i y : 目的変数 x : 説明変数 \beta : 偏回帰係数(説明変数の重み) n: n番目の説明変数 i:
![Rを使っての重回帰分析をggplotで図示しながらやる - みずぎわブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/89bb4e43f9cc0b380b770a0fa815bdd87fe1d490/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fecx.images-amazon.com%2Fimages%2FI%2F51HFM-vVw3L.jpg)