単回帰分析(最小二乗法)の使い方
Toru-Ya単回帰分析(最小二乗法)の説明
単回帰分析は一つの説明変数xと一つの目的変数yについての予測モデルを作ります。
Gofardでは最小二乗法に基づいて直線の予測式を作成し、その式を使ってx,y両方の予測値を計算できます。
最もシンプルで一般的な回帰手法で、測定機器を用いた定量分析など、様々な場面で利用されます。
化学物質の定量分析例
単回帰分析(最小二乗法)によるホルマリンの定量分析例を示します。
表データには試料水中のホルマリンを定量するため、 規定量のホルマリンを加えた溶液のホルマリン添加量のデータと、 その溶液を呈色させて分光光度計で色を濃さを評価したデータが入っています。
csvファイルを学習用データとして読み込み、説明変数xにホルマリン量データの列を、 目的変数yに色の濃さのデータの列を選択し、計算を実行します。
予測モデル結果タブで予測モデル式やモデルの精度確認、 リストでの実測値とモデルの計算値、その残差が確認できます。。またこの式を検量線とも言います。
さらに片方の変数値が入った予測用表データを用意する事で、 説明変数xあるいは目的変数yの予測値を作った予測モデルに従って計算できます。
本例では試料液のホルマリン含有量を知りたいので、 含有量不明の試料液の色の濃さの評価データが入った表データを準備し、 x予測用データとして読み込んで計算実行します。
予測データ出力タブにx予測データリストとして予測結果値を含んだデータリストが出力されます。
結果データリストはcsvファイルとしてリスト下部からダウンロードできます。
