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定義-線形回帰とはどういう意味ですか？
線形回帰は、2つの変数間の関係を示すことを試みる一種の統計分析です。 線形回帰は、さまざまなデータポイントを調べて傾向線をプロットします。 線形回帰は、明らかにランダムなデータの予測モデルを作成し、癌の診断や株価などのデータの傾向を示します。
Techopediaは線形回帰を説明します
線形回帰は分析の重要なツールです。 この手法では、統計計算を使用して、一連のデータポイントにトレンドラインをプロットします。 トレンドラインは、皮膚がんと診断された人の数から会社の財務成績まで何でもかまいません。 線形回帰は、調査対象の独立変数と従属変数の関係を示します。
線形回帰を計算する方法はいくつかあります。 最も一般的な方法の1つは、データ内の未知の変数を推定する通常の最小二乗法です。これは、データポイントとトレンドライン間の垂直距離の合計に視覚的に変わります。
線形回帰を実行する計算は非常に複雑になる可能性があります。 幸い、線形回帰モデルは、Excel、R、MATLAB、Mathematicaなどのほとんどの主要な計算パッケージに含まれています。
