回帰分析とは、ある変数xが与えられた時、それと相関関係のあるyの値を説明・予測すること。
線形回帰分析は、 y = ax + b の一次関数を求めること。
OLS 各点における差の和が最小となるようにパラメータを求める
ei = Yi – (aXi + b)
これを二乗した和
nΣi=0(Yi – aXi – b)^2
推定する値は目的変数、推定元の値は独立変数
線形回帰とは、直線上の数値予測
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結局今すぐpythonやらないと駄目だーーーーーーーーーーーーーーーーーー
