予測モデルを改善したいなら『残差』を分析せよ！ скачать в хорошем качестве

予測モデルを改善したいなら『残差』を分析せよ！

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。 皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです（^-^） ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 【関連動画】 ▼高使用頻度の『回帰分析』を爆速でマスター！ 　   • 高使用頻度の『回帰分析』を爆速でマスター！   ▼重回帰分析が有効な場合はどんな時？利点は？単回帰分析との違いもわかりやすく解説！ 　   • 重回帰分析が有効な場合はどんな時？利点は？単回帰分析との違いもわかりやすく解説！   ▼回帰分析のアウトプットをゼロから全てExcel関数で計算してみた！ 　   • 回帰分析のアウトプットをゼロから全てExcel関数で計算してみた！   ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ チャンネル登録はこちら ☞   / @datasciencelab.   #QC検定1級成績優秀表彰者が解説します