回帰と曲線フィット

Regression-Curve-Fitting

回帰分析は、1つまたはいくつかの 予測変数 (独立変数) と応答変数 (従属変数) 間の関係を調べるものです。データセットに回帰分析を実行するには、回帰モデルを最初に作成します。 次に、最小二乗法などの方法を用いて、最適フィットパラメータを推定します。 最後に、仮説検定を使ってモデルの正確さを評価します。

数学的な視点から、線形と非線形の2つの基本回帰モデルがあります。 最小二乗正規方程式に線形で現れるモデルが線形モデルです。それ以外は非線形モデルとなります。多くの科学的実験において、回帰モデルは1つまたは2つの独立変数で、回帰の目的は実験データを曲線または曲面でフィットすることです。 したがって、回帰分析を「曲線フィット」または「曲面フィット」と呼ぶこともあります。

解析: フィット: その他のアプリメニューから、さらに多くの曲線フィットのアプリを使用できます。