線形回帰

線形回帰モデルは、応答 (出力) 変数と予測子 (入力) 変数の関係を記述します。線形回帰モデルでは、応答変数は予測子変数の回帰係数に線形となる方程式として表されます。

多重線形回帰モデルでは、応答変数は複数の予測子変数に依存し、定数項と追加の項の合計として表されます。追加の各項は、回帰係数と 1 つ以上の予測子変数を含む関数の積です。多変量線形回帰モデルには複数の応答変数が含まれます。

詳細については、線形回帰モデルとはを参照してください。

回帰学習器アプリを使用して線形回帰モデルを対話的に調べることができます。また、Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、線形回帰モデルの当てはめ、モデルの統計量の計算と可視化、打ち切りデータや高次元データの操作に使用できるコマンド ライン関数も用意されています。