線形回帰とは何か - Qiita昨日はデータの種類と線形回帰に触れるところを説明しました。ちょっと出てきた線形回帰というのは回帰分析の一種です。回帰分析と言いますと何やら難しそうな印象がありますが、厳密な数学的な定義は差し置いて、わかりやすく言うとこうなります。 回帰分析とは たくさんの変数を持つ集まり (= ベクトル) についてある関数にノイズが加わったような状態が事例として観測されました。このときその関数を予測しましょうというのが回帰分析です。 単一の変数 x だけでなく、ふたつの変数 x,y あるいはみっつの変数 x,y,z などを観測して n 個 (n 組) のデータを得る場合、そのデータを 多次元のデータ (multi-dimensional data) と言います。 ここでは 2 次元のデータに絞って考えてみます。 2 次元ですから x と y です。 x と y に区別をもうけず対等に見るのを 相関 (co
