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（多次元版の最小二乗法についてはこちら） 実務でデータを解析しなければならない事ってありますよね。 最小二乗法はデータを解析するときに、もっともデータを近似する式を求める為によく使われる方法です。 大学の時に計算の結果だけ使ったっきり、ずっとご無沙汰だって人もたくさんいるかもしれませんね。 さてこの最小二乗法、ＥＸＣＥＬには専用関数が用意されています。 「LINEST」という関数です。 データをよく解析する方はこのＥＸＣＥＬ関数を頻繁に使用されているかもしれません。 関数が用意されていることからわかるように、それだけよく使われているメジャーな方法です。 よく利用される最小二乗法ですが、Ｗｅｂを検索してみるとなぜかほとんど一次関数近似の場合しか解説ページが出てきてくれません。 先ほど紹介したＥＸＣＥＬ関数の「LINEST」も一次関数近似しかしてくれません。 実際目にするデータの近似式も、最小

今回は数学を使ったテクニックの一つを書いてみたいと思います。 数学が役立つ一例ですので、後ろの論理を噛みしめつつ使ってみて下さい。 ○2つのテーブルが同じかどうか データベースを使用している中で、二つのテーブルが同じものかどうか判定したくなったことはないでしょうか？ あまりピンとこないかもしれませんが、データ解析やパターンマッチをしている際に、これができたら便利なことがあります。 判定基準となる元のテーブルを用意しておいて、状況により生成されるテーブルとこの判定テーブルが同じかどうか比較するのです。例えば データのエラー除去をしたいとき、正しい形を判定テーブルに用意しておいて、この判定テーブルと同一になるまでエラー除去を繰り返す 複数のデータベースを統合する時、重複する同じテーブルを見つけ出す などです。 さて、2つのテーブルが同一かどうか、どのように判定すればよいでしょうか？ 2テーブル

SELECT文の話を書こうと思っていたのですが、今後必要になるかもしれないので先に「射影」と「写像」の話をします。 「射影」演算の時に話をしましたが、「射影」とは「関係Ｓからいくつかの限定した属性のみを持つ関係を返す演算のこと」を言いました。 そして、前回では「「写像」に対応するＳＱＬの一番簡単な演算は「射影」演算です」と言いました。 実は「射影」は「写像」の特別な場合のことなのです。 「写像」は集合Ａから集合Ｂへの「対応」のうち、「多対一」になるものの事でした。 この「多対一」の対応、すなわち「写像」を以下の場合で考えてみます。 集合Ａ、Ｂをそれぞれ以下とおきます。 これが何を言っているか、もうわかりますよね。 属性集合Λの元の個数をn個とします。 集合Ａはn!個ある中のある１つの全体空間Ｕのことを言っています。 集合Ｂはn個ある属性のうち、ある１つの属性の取りうる値すべて（ドメイン）の