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「第4回 - 2変数の回帰分析」の版間の差分
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→回帰分析の原理
(→回帰分析とは) |
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真値との誤差の2乗 <math>\epsilon_{i}^{2} = (y_i - y_i)^{2}</math> の総和が最小になれば、直線モデル(回帰直線)が最良になる。<br> | 真値との誤差の2乗 <math>\epsilon_{i}^{2} = (y_i - \bar{y_i})^{2}</math> の総和が最小になれば、直線モデル(回帰直線)が最良になる。<br> | ||
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元の値yiと回帰直線で推定した値 <math>y_i = a x_i + b</math> の差(誤差 <math>\epsilon_{i}^{2} = y_i - \hat{y_i})</math> が最小になるようにするには、<br> | 元の値yiと回帰直線で推定した値 <math>y_i = a x_i + b</math> の差(誤差 <math>\epsilon_{i}^{2} = y_i - \hat{y_i})</math> が最小になるようにするには、<br> | ||