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予測モデルを改善したいなら『残差』を分析せよ! 

データサイエンスLab.
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今回は、残差の検討についてわかりやすく解説します。
回帰モデルの妥当性を検討したい場合、残差の分析が有効です。なぜなら、最小二乗法による線形回帰分析では、残差が平均0の特定の正規分布に従うことを前提条件としているためです。
残差を分析し、回帰モデルが妥当でなさそうであれば、残差が前提条件を満たす方法を探ることで、モデルの改善の方向性を探ることができます。
QC検定のお勉強にもお役立てください。
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Опубликовано:

 

13 окт 2024

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