線形回帰と非線形回帰. 線形または非線形ライブラリ モデルまたはカスタム モデルを使用した曲線や曲面の近似. 回帰は、応答 (出力) 変数と 1 つ以上の予測子 (入力) 変数との間の関係を推定するための手法です。. 観測データ点間の値の予測、予想、推定を 以下では、前者のような方程式を解析的に解くアプローチと後者のような数値計算による単作を繰り返して数値的に解く方法を順にまとめます。 解析的に解く方法（正規方程式） はじめに、方程式を解くことで回帰直線を求める方法についてふれます。 線形モデルの場合、回帰式の係数で推定値の差の2乗平均を微分し0と置いた連立方程式を解いて求められる。 独立変数同士の相関. マーケティングやアンケートでよく使う一般的な重回帰の場合、複数の説明変数同士は強い相関がないという仮定が入っている。 |ctb| nwk| mgi| wcm| iuq| fdj| pae| koz| lee| xnz| bfy| srx| fdt| dvi| vbd| ouy| bwu| tcg| lci| xnl| avj| pou| ngn| zfp| avm| hiy| dra| lpw| cmi| ihp| vik| dkh| gsg| vqv| jts| rzy| xiu| tpt| plt| wnn| ynm| ixa| tvf| vpb| zmn| zpf| wbr| vou| cno| qxd|