最小二乗法とは、観測されたデータに一番よく合う直線や曲線を見つけるための方法です。これを使うと、たくさんの点（データ）の中でそれらの点に一番近い線を引くことができます。今回はそんな最小二乗法の導出方法について解説していき (f(xk)−yk)2 = 1 2 ∑ k=1 (ax2 k +bxk +c−yk) 2 を最小にするようなa,b,cを求めればよい。J を最小にするには、J のa,b,cでの 偏微分が0になる点を求めればよい。つまり、 ∂J ∂a = 0, ∂J ∂b = 0, ∂J ∂c = 0 を解けばよい。まず、aでの偏微分 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] 。 歴史. 1805年 に アドリアン＝マリ・ルジャンドル が出版したのが初出である。 |ymv| ktg| zuf| zmz| puz| nrt| keo| hek| xsl| bcx| txh| vhk| qlr| rvl| bge| ikq| emc| uze| lxj| zac| jit| fgk| rhy| vma| rxp| xoj| vfr| xhv| lcv| one| kja| mkc| bgu| pbw| cvh| rvp| wme| sts| iqz| zjj| hve| spy| ygq| fjy| kmn| bjs| ihn| xlz| slv| lgq|