가장 적합한 라인은 무엇입니까?

math에서 가장 잘 맞는 선은 데이터의 산점도 플롯에서 포인트와 관련하여 그릴 수있는 선입니다.산란 플롯은 하루의 하루 및 고온과 같은 두 가지 특성이 관련 될 때 만들어집니다.가장 잘 맞는 선은 선이 그려지는 위치와 가장 가까운 지점 사이의 평균 차이가 가장 적합한 산점도의 점을 가장 잘 설명합니다.이것은 최소 제곱 방법으로 쉽게 확인할 수 있습니다.방정식은 때때로 한 지점 만 가장 잘 맞는 선의 지점과 관련 될 때 라인을 함수로 설명하는 데 사용됩니다.∎ 모든 선에는 경사면과 절편이 있음을 이해하는 것이 중요합니다.경사는 두 관계 사이에 선이 얼마나 빨리 변하는지를 설명합니다.절편은 선이 해당 지점으로 확장되면 관계의 일부가 0이 될 시점을 설명합니다.

좋은 피팅 라인을 개발하는 것은 데이터가 제시되지 않을 때 예측을 할 수 있기 때문에 유용합니다.두 점만 표시되면 두 지점 사이의 직선으로 통치자로 한 줄만 그릴 수 있습니다.두 점 만 있으면 가장 적합한 선이 정확하며 점검 할 필요가 없습니다.이제 두 지점 사이에 착륙하는 관계의 정확한 위치를 표시 할 수 있습니다.

두 관계의 산점도는 대부분의 데이터가 통계에 기록되는 방법입니다.대부분의 산란 플롯에는 많은 점이 있으며, 통치자를 사용하여 가장 잘 맞는 선을 그리는 것은 더 이상 적절한 기술이 아닙니다.관계가 처음 순서로 간주되면 Best Fit 라인은 여전히 직선이되지만이 라인은 어떤 점을 닿을 필요가 없습니다.최소 제곱 방법은 한 줄이 데이터보다 데이터에 더 잘 맞는지 여부를 결정합니다.그것은 각 플롯 된 지점과 선이 예측하는 지점의 차이가 가능한 가장 작은 차이인지 확인함으로써이를 수행합니다.차이를 평균화하면 라인이 데이터에 얼마나 잘 맞는지를 나타내는 숫자가 제공됩니다.다른 선은 더 낮은 값을 얻고 선형 회귀라는 프로세스에서 가장 잘 맞는 선이 될 수 있습니다.the 모든 라인이 직선이 아니며, 많은 사람들이 곡선이며 심지어 3 차원입니다.다중 선형 회귀는 직선을 따르지 않는 데이터에 가장 적합한 라인을 찾는 데 사용되는 통계 기술입니다.회귀는 곡선과 표면 피팅을 말하지만, 가장 적합한 선을 훨씬 강력하게 사용하더라도 최소 제곱 방법은 여전히 결과를 확인하고 비교하는 데 사용됩니다.