LinearRegression`

Regress

バージョン7.0の時点で，Regressの代りにLinearModelFitが使われるようになった．

Regress[data,funs,vars]

変数 vars の関数 funs の線形結合として，data のリストへの最小二乗フィットを見付ける．

詳細とオプション

Regressを使うためには，まず線形回帰パッケージをロードしなくてはならない．それにはNeeds["LinearRegression`"]を実行する必要がある．
data は形式{{x₁,y₁,…,f₁},{x₂,y₂,…,f₂},…}でもよい．ここで座標 x,y,…の数はリスト vars の変数の数に等しい．
data は{f₁,f₂,…}という形式でもよく，単独の座標は値1,2,…を取るものと想定される．
引数 funs は変数 vars だけに依存する任意の関数のリストでもよい．
RegressはオプションRegressionReportにより指定された結果および診断の規則のリストを返す．
Regressは値 f_i からの偏差の二乗和を最小化するようなリスト funs の関数の線形結合を常に見付ける．
Regressへの入力として与えられる厳密数は，機械精度の近似数に変換される．
次のオプションを与えることができる：

すべて開くすべて閉じる

直線の線形回帰：

定数プラス正弦曲線の線形回帰：

b1とb2のラベルの付いた基底関数を持つ直線の線形回帰：

信頼区間に対して信頼水準.99である線形回帰：

定数項が0と想定された線形回帰：

レポート値の特定のリストを持つ線形回帰：

各データ要素に対して明示的な重みを持つ重み付き回帰：

測定された応答の平方と重みが等しい重み付き回帰：

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