最小ニ乗法とは

考え方

QCで散布図というのがあって、2つの事柄の関係を求める時に使われる。

一見、2つのの関係の無い事柄のデータをｘとｙ軸に分けて、それが比例するか否かを見るためのもの。

右肩上がりの正比例ならば関係がある。

散布する点が、拡散状態ならば、相関が無いと言える。

相関係数は、－１＜０＜１の間を取る。相関係数によって、グラフの状態が決定する。

散布図を見て、相関がありそうだったら、乱暴にも、線を引いて、数学的に関係を導き出し、予測を立てるというのが、回帰という考え方である。

そこでは、回帰係数というものを使う。

散布図の点在する点に線を引くというのは、かなり乱暴な話だが、そもそも、データ自体が誤差を持っている。

そこで、データの誤差を補正するのが最小ニ乗法である。


以上のように理解したが、相関係数と回帰係数の違いが良くわかっていない。

続く・・。