最適なラインとは何ですか？

best Mathでは、最適なラインは、データの散布図のポイントを関連付けることができるラインです。散布図は、その日の1日や高温など、何かの2つの特性が関連している場合に作成されます。Best Fitのラインは、ラインが描画されている場所と最も近いポイントの平均差が最も少ない場合の散布図のポイントを最もよく表します。これは、最小の正方形の方法で簡単に確認できます。方程式は、最適なライン上のポイントに1つのポイントのみが関連する場合、行を関数として説明するために使用されることがあります。corteすべての線には勾配と傍受があることを理解することが重要です。勾配は、2つの関係の間で線がどれだけ速く変化するかを説明しています。インターセプトは、ラインがそのポイントに拡張された場合、関係の一部がゼロになるポイントを説明します。fotフィッティングラインを開発することは、データが表示されないときに予測を行うことができるため、便利です。2つのポイントのみがプロットされている場合、2つのポイント間の直線として定規を使用して1つのラインのみを描画できます。2つのポイントのみで、最適なラインは正確であり、チェックする必要はありません。これで、2つのポイントの間に上陸する関係の正確な位置を表示できます。ほとんどの散布図には多くのポイントがあり、定規を使用して最適なラインを描くことはもはや適切なテクニックではありません。関係が最初に順序付けられていると見なされる場合、最適なラインはまだ直線になりますが、この線はポイントに触れる必要はありません。siqure最小の方法では、あるラインが別の行よりも適切に適合するかどうかを決定します。これは、各プロットポイントとラインが予測するポイントの違いが可能な限り最小の違いであるかどうかを確認することでこれを行います。違いを平均化すると、ラインがデータにどれだけうまく適合するかを表す数字が得られます。他の線はより低い値を取得し、線形回帰と呼ばれるプロセスに最適な新しいラインになる可能性があります。callyすべての線が直線ではなく、多くは曲線であり、3次元でさえあります。複数の線形回帰は、直線に従わないデータに最適なラインを見つけるために使用される統計的手法です。回帰とは、曲線と表面のフィッティングを指しますが、最適なラインのこれらのはるかに厳しい用途でさえ、結果を確認して比較するために最小の正方形の方法が使用されます。