derwind https://blog.hatena.ne.jp/derwind/ らんだむな記憶 https://randommemory.hatenablog.com/ statistics なんか機械学習でも Linear regression をやった気もするが。 \begin{equation} y \approx \beta_0 + \beta_1 x \end{equation} の形でデータにフィッティングしましょう的な。$x$を説明変数とか言って、$y$を被説明変数とか応答変数とか言うようだ。 実際には、線型函数でピッタリ近似できなくて誤差が出るので、 \begin{equation} y = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilon \end{equation} の形になる。個々のデータで見ると、 \begin{equation} y_i … 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Frandommemory.hatenablog.com%2Fentry%2F2015%2F11%2F09%2F011835" title="回帰分析 - らんだむな記憶" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2015-11-09 01:18:35 rich https://randommemory.hatenablog.com/entry/2015/11/09/011835 1.0 100%