最小二乗法による線形重回帰分析について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。目的変数と説明変数とのデータセットが与えられたときに、どのように回帰係数を計算するかが説明されています。最後には回帰モデルを比較するための指標3つをまとめています。pdfもスライドも自由にご利用ください。

pdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。

興味のある方はぜひ参考にしていただき、どこかで使いたい方は遠慮なくご利用ください。

スライドのタイトル

• 回帰分析ってなに？
• 説明変数が２つのときの線形重回帰分析
• オートスケーリング(標準化)のメリット
• サンプルが n 個のとき
• 行列で表す
• 回帰係数を求めたい
• 最小二乗法
• 誤差の二乗和を回帰係数で偏微分して 0
• 回帰係数、ついに求まる
• 回帰モデルの精度の指標 r2
• 回帰モデルの精度の指標 RMSE
• 回帰モデルの精度の指標 MAE

最小二乗法による線形重回帰分析のPythonのプログラムは、こちらの課題9をご参照ください。

以上です。

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