線形単回帰

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回帰分析
統計学

モデル
線形回帰線形単回帰多項式回帰一般線形モデル
一般化線形モデル離散選択（英語版）ロジスティック回帰多項ロジット（英語版）混合ロジット（英語版）プロビット（英語版）多項プロビット（英語版）順序ロジット（英語版）順序プロビット（英語版）ポアソン（英語版）
多水準モデル（英語版）固定効果（英語版）変量効果混合モデル
非線形回帰ノンパラメトリック（英語版）セミパラメトリック（英語版）ロバスト（英語版）分位点（英語版）等調（英語版）主成分（英語版）最小角度（英語版）局所折れ線（英語版）
変数誤差（英語版）
推定
最小二乗法線形（英語版）非線形
普通（英語版）加重（英語版）一般化（英語版）
部分総最小二乗法（英語版）非負（英語版）リッジ回帰正則化（英語版）
最小絶対偏差（英語版）繰返し加重（英語版）ベイズ（英語版）ベイズ多変量（英語版）
背景
回帰検証（英語版）平均応答と予測応答（英語版）誤差と残差適合度（英語版）スチューデント化残差ガウス＝マルコフの定理
表話編歴

線形単回帰（せんけいたんかいき　英: Simple linear regression）とは、回帰分析において、二つの量的変数の関係を線形の式に表した方法である。

1つの説明変数（ $x$ ）によって目的変数（ $y$ ）を予測し一次方程式の形に表せるものを線形単回帰という。

$y=ax+b$

この時、 $a$ を回帰変数とよび、 $b$ を切片と呼ぶ。^[1]

脚注

関連項目

外部リンク

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