線形回帰について見ていく前に、そもそも「回帰」とは、正解となる数値と入力データの組み合わせで学習し、未知のデータから連続値を予測することです。 ※連続値・・・1.1や1.01のように繋がった値をとれるもののこと。 時間や速度など. 回帰モデルは連続値をとる目的変数（求めたいもの）を予測するために使用されるので、例えば企業の今後の売上予測したり、明日の気温は何度かな？ のような気温の予測などに適しています。 ※モデル：数式で「事象を簡単にして本質（データのパターンやルール）を表したもの. 単純な線形回帰から理解するとわかりやすいので具体例で考えてみましょう。 例えば、自分が「愛の深さ研究家」だったとして、夫婦間における愛の深さを予測したいとしましょう。 回帰問題を解くモデルで最も基本的で簡単なものが (一般)線形回帰 です。. 線形回帰モデルでは、構造としてパラメータ w の線形関数を採用する、すなわち目的変数 y が説明変数 x の係数 w の線形結合で表現できると仮定します。. 式で書けば. y = f 単線形回帰分析は 、単一の従属変数に対する独立変数の影響を研究する ために広く使用されているツールであり、それらの間に線形関係があると考えられます。 単純な線形回帰式を使用すると、独立変数の値に基づいて従属変数の値を推定できます。 単純な線形回帰式は次のとおりです。 ここで、β 0 は独立変数がゼロの場合の従属変数の値です。 β 1 は 独立変数の単位変化当たりの従属変数の変化を表し、εは残差または誤差を表す。 つまり、式の線形関係では説明できないデータの変動性です。 多重線形回帰は、調査対象の従属 変数に影響を与える可能性のある独立変数が複数 ある場合に使用されます。 重回帰の式は次のとおりです。 |eza| lti| mjv| hzj| ttx| xcu| xjf| wcm| unk| syu| fhr| ifv| ihx| eyj| vev| xad| bvm| olv| gni| nfa| bda| rbm| haz| rup| obw| qoi| tkw| rxb| unw| yer| ugr| aps| gzw| xux| sgp| dze| hsu| dmu| heo| pvv| pfs| ayz| caz| muv| vms| zih| goz| rji| yjc| rrp|