なお、a〜k、V〜Zの種類は事象によって無数に増えるものとします。
用途としては、日々の事象をこなすのに必要な時間について、毎回行うことは変わる日々の作業と合計時間(a〜k)を何度も繰り返して根気よくデータ化することが出来たならば、それぞれの事象(V〜Z)について予想値を出す事ができる用途へ転用したいと考えています。
できれば高校数学レベルで理解できるものだとありがたいです。
よろしくお願い致します。
やっぱり、「最小二乗法による線形重回帰分析」っぽい感じがします。(^_^;
として、変数を次のようにみます。
●[PDF]最小二乗法による線形回帰分析
http://www.seto.nanzan-u.ac.jp/~marble/book/chapter11.pdf
●[PDF]重回帰分析 (今日のポイント) 単回帰分析(まとめ)
http://www.wakayama-u.ac.jp/~wuhy/am8.pdf
「アルゴリズム辞典」の回帰分析(regress.c)のとこにあるようです。
●『C言語による最新アルゴリズム事典』
https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/algo/
C言語による最新アルゴリズム事典 (ソフトウェアテクノロジー)
重回帰分析はエクセルなら簡単に出来るみたいです。
●エクセルによる重回帰分析の仕方
http://www.ipc.shimane-u.ac.jp/food/kobayasi/multipleregression_excel.htm
●重回帰分析 には、エクセル excel が大変便利です!
http://excel-data.seesaa.net/article/133985570.html
rscさんありがとうございます。初めて聞く単語が多いですが、調べてみます!
2015/12/04 14:34:53