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線形重回帰分析の回帰係数の導出(説明変数が2個の場合)

■説明変数が2つの場合

データNo. データ
(説明変数1)
データ
(説明変数2)
データ
(目的変数)
1
2
3

線形重回帰式

・・・・・・(1)

の定数項,および, 偏回帰係数を求める.

残差平方和

・・・・・・(2)

となる.

回帰式では, が最小(極小)となるとなるように が求められている.よって,が極小となるときに成り立つ式

  • ・・・・・・(3)
  • ・・・・・・(4)
  • ・・・・・・(5)

を満たす を求めればよい.

備考:残差平方和の特徴として,極小は存在するが,極大は存在しない.よって,(3),(4),(5)を満たすのは極小のときのみである.

(3)と(2)より(偏微分の計算はここを参照)

・・・・・・(6)

が得られる.

(6)の両辺を で割る.

ここで

  • ・・・・・・(7)
  • ・・・・・・(8)
  • ・・・・・・(9)

とおくと

・・・・・・(10)

(10)を(2)に代入する.

・・・・・・(11)

(4)と(11)より

・・・・・・(12)

(12)の両辺を で割る.

ここで

  • ・・・(13)
  • ・・・(14)
  • ・・・(15)

おくと

・・・・・・(16)

(5)と(11)より

・・・・・・(17)

(13)の両辺を で割る.

ここで

  • ・・・(18)
  • ・・・(19)

とおく.(18),(15),(19)より

・・・・・・(20)

(16)と(20)の連立方程式

を行列を使って表わすと

となる.クラメルの公式を用いると

となる.

 

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 最終更新日: 2026年5月12日