回帰分析

情報処理用語集

回帰分析

情報処理関連の用語について、基本的知識を紹介しているサイトです。近年、情報処理はインターネットなどの普及により、毎日生活していく中で熟知され、さまざまなシーンで利用されており日常生活の一部になりつつあります。コンピュータ社会において、技術の急激な進歩や発展に伴い情報処理用語も大幅に増えてきております。膨大な量の用語を全てご紹介するのは難儀ではありますが、多様化する現状に対応して、基本的な用語から、コンピュータ全般、ソフトウェア、アルゴリズムとデータ構造、システム開発の基礎、ファイルとデータベース、通信ネットワーク、情報処理システム、産業社会と情報化、情報化の課題など、いろいろな観点から用語を努めて簡潔で、できる限り解りやすく、丁寧に説明させていただいております。情報処理関連用語の理解やスキルアップで多くの情報と知識を習得していただけたら幸いです。「初級上級システムアドミニストレータ」や「上級システムアドミニストレータ」、「基本情報技術者」、「特種情報処理技術者」、「ソフトウェア開発技術者」などIT技術関連の試験対策にも是非、お役立てください。情報処理用語集は情報処理技術者試験資格取得を目指すあなたを応援させていただきます。

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情報処理用語集>回帰分析

regression analysis

回帰分析とは、目的変数xと説明変数yの2組の観測データから、

y=f(x)という関数を推定する手法。


因果関係の原因となるxを独立変数、yを従属変数という。

y=ax+bの一次式で表せる場合を線形回帰と呼び、y=f(x)を

回帰直線という。



回帰直線

(x,y



a,bは、次の式で計算できる。

a= 煤ix−x)(y−y
煤ix−x

b= y−ax

,yは平均値である。

観測したデータからaとbを求めるために、最小自乗法で、各データと

回帰直線との距離の自乗の和が最小となるa,bを求める。




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