今回は、線形回帰分析に関するRでの分析法を1記事にまとめておこうと思います。 目次 線形回帰分析とは シミュレーション用データ 最小二乗法 計算 Rによる最小二乗法 最小二乗法の特徴 最尤法 計算 Rによる最尤推定 最尤法の特徴 ベイズ 解説 Rstanによる実装(非ベクトル化編) より効率の良いコード(ベクトル化編) ベイズの特徴 3つの手法の比較 注意 スポンサーリンク 線形回帰分析とは 今更感がありますが、一応線形回帰分析の説明をしておきます。 被説明変数(予測変数)が説明変数によって、次のような構造になっていると仮定します。 ただし、 は未知パラメータ は誤差項(よってこれは確率変数) は各々独立にある確率分布に従っているとする。 この時、の条件付き分布を考えておく。 この時の未知パラメータの推定量として妥当なものを様々な手法から検討したいというわけです。 シミュレーション用データ