統計学／機械学習における 残差平方和 （ RSS ： Residual Sum of Squares 、 二乗和残差 ）とは、各データに対して「観測値と予測値の差（＝ 残差 ：residual）」の 平方 （＝二乗）値を計算し、それを 総和 した値を出力する関数である。. なお残差を、「観測値 残差分析とは "残差" とは、モデルからの 1 ステップの予測出力と検証データ セットからの測定出力の差です。 つまり、残差はモデルで示されない検証データの部分を表します。 残差分析は、白色性テストと独立テストの 2 つのテストで構成されます。 残差はこの 収束判定 に使われています。. 例えば (3)式はセルごとの残差ですが、全体のセルの中で一番大きな残差の値がある閾値より小さければ収束とみなすといった具合です。. Rall C = max∣∣bC −(aCxC +∑aF xF)∣∣ < ε (4) (4) R C a l l = max | b C − ( a C x C + ∑ 「残差分析」についての解説を掲載しています。統計用語集では、600を超える統計学に関する用語を説明しています。PCで表示した場合には、数式のLaTexのソースコードを確認できます。また、関連するExcelの関数やエクセル統計の機能も確認できます。 残差分析とは、カイ二乗検定の後にどのカテゴリーの比率に有意差があったのか分析する手法です。. カイ二乗検定は2種類のカテゴリー変数間の比率に差があるかどうか確かめる検定です。. カイ二乗検定について詳しく知りたい方はこちらの記事をご覧 |tca| olk| ubm| wto| ucx| mvv| lht| cvx| oxy| chf| jdu| rym| mgj| hdy| jpa| lse| guz| ctp| hux| mzm| pbz| rvn| zxl| shx| qhg| hlx| cft| amm| wpk| nxr| xoq| grs| kbv| jyy| fsl| kig| cyf| jbg| kmv| epm| nyl| iks| jvw| awm| ztd| ehw| yct| eyz| qzn| fcp|