回帰直線フィッター
自分で直線を引いて、最小二乗法と比較しよう
ŷ=a + bx
OLS: min Σ(yᵢ − ŷᵢ)²
- b
- 回帰直線の傾き — x が1増えたとき y がどれだけ増えるか
- a
- 切片 — x = 0 のときの y の値
- 残差
- 各データ点と予測値のズレ（yᵢ − ŷᵢ）
見る
赤い直線があなたの直線。スライダーで傾きと切片を動かしてフィットさせよう
読む
OLSを表示して残差二乗和を比較しよう。最小二乗法は残差の二乗和が最小になる直線
注意
「外れ値あり」プリセットで、1点の外れ値がOLS直線をどれだけ動かすか観察しよう
崩す
誤差の広がり方を上げても、直線はほとんど変わらない。変わるのはばらつきの場所。帯の幅が同じままだと、右側の予測を実際より確かなものと読んでしまう
あなたの直線y = 0.80x + 10.0残差二乗和 = 264.0
予測の帯と実際のばらつき
帯が想定するばらつき s = 2.29
実際のばらつき 左半分 2.16 ／ 右半分 2.10
帯の外に出た点 左半分 0 / 8 ／ 右半分 0 / 7
クリック: 点を追加右クリック: 点を削除スライダー: 直線を調整