回帰分析

数値計算

【入門】分散共分散で最小二乗法(Python)【数値計算】

平均分散共分散を使用した一次関数最小二乗法をPython(Numpy)で記載。covとvarを使用する。covは共分散だけでなく、分散共分散行列が取得される。よって、covだけでも分散は取得可能。
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【入門】分散共分散で最小二乗法(MATLAB)【数値計算】

平均分散共分散を使用した一次関数最小二乗法をMATLABで記載。covとvarを使用する。covは共分散だけでなく、分散共分散行列が取得される。よって、covだけでも分散は取得可能。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その27【最小二乗法㉖】

平均分散共分散を使用した一次関数最小二乗法をJuliaで記載。covとvarを使用する。covは共分散を返す。MATLABのように分散共分散行列にはなっていない。パラメータを2列に並べて渡すと分散共分散行列を返す。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その26【最小二乗法㉕】

平均分散共分散を使用した一次関数最小二乗法をScilabで記載。covとmtlb_varを使用する。分散取得用の関数にvarianceは不偏分散しか返さない。covは共分散だけでなく、分散共分散行列が取得される。よって、covだけでも分散は取得可能。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その25【最小二乗法㉔】

平均分散共分散を使用した一次関数最小二乗法をPython(Numpy)で記載。covとvarを使用する。covは共分散だけでなく、分散共分散行列が取得される。よって、covだけでも分散は取得可能。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その24【最小二乗法㉓】

平均分散共分散を使用した一次関数最小二乗法をMATLABで記載。covとvarを使用する。covは共分散だけでなく、分散共分散行列が取得される。よって、covだけでも分散は取得可能。
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【入門】不偏分散、不偏共分散についてさっくり解説【数値計算】

標本分散と不偏分散について説明。証明方法は割愛。図を見て、不偏分散の必要性を察っするレベルで確認。各ツール、各言語で分散を求める関数等があるが、大体が不偏分散。オプション指定で標本分散にすることも恐らく可能。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その23【最小二乗法㉒】

標本分散と不偏分散について説明。証明方法は割愛。図を見て、不偏分散の必要性を察っするレベルで確認。各ツール、各言語で分散を求める関数等があるが、大体が不偏分散。オプション指定で標本分散にすることも恐らく可能。
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【入門】平均分散共分散で最小二乗法【数値計算】

総和、平均、分散、共分散を元に1次関数最小二乗法の係数算出が可能。ただし、各数式の変形が必要なため、変形式を導出。係数b(切片)を求めたあとに係数a(傾き)を求める。一般的な連立方程式の解き方と一緒。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その22【最小二乗法㉑】

平均、平均の変形、分散の変形、共分散の変形を用いて係数aを求めた。共分散、分散の計算式を元に図解すると四角形の面積で表現できる。x,y方向の差の積による四角形、x方向の差の二乗による四角形の比なので、傾きを求めるのと同一となる。