最小２乗法は、ある変量の組(説明変数)とその変量に対する望みの結果(目的 変数、教師信号)が学習データとして与えられた時、説明変数から目的変数を 予測するモデルを構築するための統計的データ解析手法で、最も基本的で、最 も広く用いられています。ここでは、以下のような例題に対するプログラムを 作ってみましょう。 問題2. 15人の中学生のボール投げの記録()と握力()、身長 ()、体重()のデータがあります。
最小2乗法
最小２乗法は、ある変量の組(説明変数)とその変量に対する望みの結果(目的 変数、教師信号)が学習データとして与えられた時、説明変数から目的変数を 予測するモデルを構築するための統計的データ解析手法で、最も基本的で、最 も広く用いられています。ここでは、以下のような例題に対するプログラムを 作ってみましょう。 問題2. 15人の中学生のボール投げの記録()と握力()、身長 ()、体重()のデータがあります。
最小二乗法 - Wikipedia
最小二乗法（さいしょうにじょうほう、さいしょうじじょうほう；最小自乗法とも書く、英: least squares method）は、誤差を伴う測定値の処理において、その誤差の二乗の和を最小にするようにし、最も確からしい関係式を求める方法である。測定で得られた数値の組を、適当なモデルから想定される1次関数、対数曲線など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、残差平方和を最小とするような係数を決定する方法[1][2][3]、あるいはそのような方法によって近似を行うことである[1][2][3]。
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