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平均は最小二乗推定値でありデータとの差の平方和を最小にするのは平均である。 予測値 y^ は説明変数を重回帰モデルにあてはめたときの予測結果である。 予測値ベクトルは y^ = X β^ である。 残差は実際のデータ y と推定する回帰式から算出する値 y^ の差である。 6 / 13
n 次正則行列のランクは常に n でありフルランクである。 逆行列をもたない非正則行列のみランクは n より小さくなる。 行列形式の重回帰モデルは Y = X β + ε である。 最小二乗推定量 β^ は残差平方和を最小化する回帰式の係数である。 β^ = (X^T X)^(-1) X^T y である。 5 / 13
アルファベットの略語、自分の専門分野では絶対にこう、という知識があると別文脈で出てきてもそうにしか見えないというある種の職業病があるんですけど、例えばソシャゲ由来の希少で良いもののことを指すSSRって表記見るたび、統計学知識のせいで残差平方和のことが頭によぎりがちである。
つらつらとここまで。 まだ今の所は大きく躓くとこはないけど、とにかく平方和の計算が面倒臭い……(それは言っちゃダメだ) ちょっと復習が不充分かなと思うとこあるけど(検出力の計算とか)、それは次の問題集で。 #QC検定 #QC1級 pic.twitter.com/cUEh0ppH77
Rで学ぶ確率統計(’21)第8回 統計的仮説検定② 1元配置分散分析と適合度・独立性・相関性の検定。1元配置分散分析の仕組みが群内と群間の平方和の図の説明でなるほどとなったところでした。検定の前提に分布や状況があって、確率統計という切り口だったんですね。 残すは最終テストです🫨
返信先:@tooooottttteeee長さの差が1になる2辺が存在するゆえ、 (平方)-(平方)=「和と差の積」…の因数分解の「差」の部分が1になるから1倍となり、「和」の部分だけでイコールになる…みたいですね。 今まで気にしたことが無かったなぁ! ピタゴラス数。
単元の終わりに証明をやるのも有りだと思う。 平方和の導出では、三角形の120°反転×3でやったが、今回はしっかりした証明を。 学生時代に唐突な(k+1)^3-k^3に戸惑った経験を活かしました。 pic.twitter.com/UCBIjwz6Tn
Createでフィボナッチ数列の平方和を計算する高階関数のデモ まるでパルプンテのように、ChatGPTさん頑張りすぎ...。 "n=10": 1870 シェア🔽 create.xyz/share/6655afb0… #create #createxyz pic.twitter.com/uOGKyfLXZX
返信先:@akasayiigaremus↑ 8次方程式の実数解の平方和を求めなさい〜かぁ!日本語だと。(虚数解は和に含めない!) 最初の8次方程式の因数分解でつまずきそうだなぁ! (解を求めなさい…だと、難問化しそうな出題だなぁ!) 平方の差になった時点で、解説者が "Excellent Square !"😲と感嘆しているのが印象的!
【Excel関数講座117】 📖DEVSQ関数 標本の平均値に対する偏差の平方和を返す 🔻詳しくはこちら i-skillup.com/excelfx1.php . #エクセル #無料アプリ #仕事効率化 #関数 #Excel関数の使い方 #学習 #教育 #勉強垢 #勉強 #統計 pic.twitter.com/NTq2LCNxO6
はてなブログに投稿しました 【機械学習】二乗和誤差 / 残差平方和 - オムライスの備忘録 yhayato1320.hatenablog.com/entry/2022/01/… #はてなブログ
返信先:@Cru_Khanateそういえば球面の有理点(四平方の完全parameterize)の式を探っていた時に、式でいうaの部分が4平方和になるやつをNKSさんが持ってきて面白かった でも結局今でもよく分かってない
残差は誤差の推定値である。 残差平方和は水準間の相違と無関係なランダム変動の平方和である。 主効果は 1 つの因子が水準間で平均差を生じさせる効果であり水準平均から全体平均をひきざんした値である。 1 つの因子に注目すると全水準について主効果をたしあわせるとゼロになる。 2 / 9
返信先:@ATDY6GzGZoYWRWzフェルマーの二平方和定理と調べるといいかも。 類体論にも繋がる話らしくてツジモッターさんのYouTubeにも動画ある(13.31.23がこれに該当する)
4平方和の証明はセミナーでいつか紹介しようと思ってぬか漬けされてたやつ。思い出せてよかった。因みにその時別に紹介したのはこの激キモ解法2選。キモすぎるので是非見て欲しい pic.twitter.com/iRjXjgRrfJ