今回は直線的な関係を表現する内容となります。
単回帰分析（Simple Linear Regression)
単回帰分析は、1つの説明変数（独立変数）xを使って、目的変数（従属変数）y を予測する統計手法。関係性は 線形方程式 で表される。
相関係数（Correlation Coefficient)
相関係数（Pearsonの積率相関係数）は、2つの変数 xxx と yyy の 関係の強さ を示す指標。
最小二乗法（Least Squares Method)
最小二乗法は、単回帰分析で 最適な直線 を求める方法で、観測データと回帰直線の誤差の 二乗和 を最小化する。
単回帰分析の手順
まとめ
- 相関係数 r は関係の強さを測る指標。
- 最小二乗法で誤差を最小化し、回帰直線を求める。
- 単回帰分析は、様々な分野で予測や関係分析に活用される。
演習
問1:
問2
問3
問4
問5
問6
問7
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（解答）
参考資料
・データサイエンス数学ストラテジス