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Tue, 25 Jun 2024 20:12:03 +0000

◇2乗誤差の考え方◇ 図1 のような幾つかの測定値 ( x 1, y 1), ( x 2, y 2), …, ( x n, y n) の近似直線を求めたいとする. 近似直線との「 誤差の最大値 」を小さくするという考え方では,図2において黄色の ● で示したような少数の例外的な値(外れ値)だけで決まってしまい適当でない. 各測定値と予測値の「 誤差の総和 」が最小になるような直線を求めると各測定値が対等に評価されてよいが,誤差の正負で相殺し合って消えてしまうので, 「2乗誤差」 が最小となるような直線を求めるのが普通である.すなわち,求める直線の方程式を y=px+q とすると, E ( p, q) = ( y 1 −px 1 −q) 2 + ( y 2 −px 2 −q) 2 +… が最小となるような係数 p, q を求める. Σ記号で表わすと が最小となるような係数 p, q を求めることになる. 関数フィッティング(最小二乗法)オンラインツール | 科学技術計算ツール. 2乗誤差が最小となる係数 p, q を求める方法を「 最小2乗法 」という.また,このようにして求められた直線 y=px+q を「 回帰直線 」という. 図1 図2 ◇最小2乗法◇ 3個の測定値 ( x 1, y 1), ( x 2, y 2), ( x 3, y 3) からなる観測データに対して,2乗誤差が最小となる直線 y=px+q を求めてみよう. E ( p, q) = ( y 1 − p x 1 − q) 2 + ( y 2 − p x 2 − q) 2 + ( y 3 − p x 3 − q) 2 =y 1 2 + p 2 x 1 2 + q 2 −2 p y 1 x 1 +2 p q x 1 −2 q y 1 +y 2 2 + p 2 x 2 2 + q 2 −2 p y 2 x 2 +2 p q x 2 −2 q y 2 +y 3 2 + p 2 x 3 2 + q 2 −2 p y 3 x 3 +2 p q x 3 −2 q y 3 = p 2 ( x 1 2 +x 2 2 +x 3 2) −2 p ( y 1 x 1 +y 2 x 2 +y 3 x 3) +2 p q ( x 1 +x 2 +x 3) - 2 q ( y 1 +y 2 +y 3) + ( y 1 2 +y 2 2 +y 3 2) +3 q 2 ※のように考えると 2 p ( x 1 2 +x 2 2 +x 3 2) −2 ( y 1 x 1 +y 2 x 2 +y 3 x 3) +2 q ( x 1 +x 2 +x 3) =0 2 p ( x 1 +x 2 +x 3) −2 ( y 1 +y 2 +y 3) +6 q =0 の解 p, q が,回帰直線 y=px+q となる.

関数フィッティング(最小二乗法)オンラインツール | 科学技術計算ツール

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