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  3. Rで学ぶ中級回帰分析
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演習

線形回帰アルゴリズム

線形回帰を本当に理解するには、アルゴリズムの仕組みを知ることが役立ちます。lm() のコードは、あらゆる式とデータセットで動作させる必要があるため、数百行に及びます。しかし、単一のデータセットに対する単回帰であれば、わずか数行のコードで線形回帰アルゴリズムを実装できます。

ワークフローは次のとおりです。

  1. 二乗和を計算するスクリプトを書きます。
  2. それを関数にします。
  3. R の汎用最適化関数を使って、これを最小化する係数を見つけます。

説明変数（taiwan_real_estate の n_convenience 列）は x_actual として利用できます。 目的変数（taiwan_real_estate の price_twd_msq 列）は y_actual として利用できます。

指示1 / 3

undefined XP
    1
    2
    3
  • 切片を 10 に設定します。
  • 傾きを 1 に設定します。
  • 予測 y 値を、切片に実際の x 値に傾きを掛けたものを足して計算します。
  • 実測の y 値と予測 y 値の差を計算します。
  • 二乗和を計算します。y の差をそれぞれ二乗し、その合計を求めます。