平均と最小二乗法の違いをわかりやすく解説！基本を知ってデータ分析に役立てよう

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平均と最小二乗法の違いをわかりやすく解説！

データ分析を学ぶときに避けて通れないのが「平均」と「最小二乗法」です。でも、この二つの用語、実は意味が全然違うんです。ここでは、その違いについて詳しく説明します。

1. 平均とは？

平均とは、データの中心的な値を示す指標です。計算方法はとても簡単で、全てのデータを足して、データの数で割ります。例えば、テストの点数が80, 90, 100だとすると、平均は次のように計算できます。

計算式: 平均 = (80 + 90 + 100) ÷ 3 = 90

2. 最小二乗法とは？

最小二乗法は、統計解析で非常に重要な手法です。主に回帰分析で使われ、データのばらつきを減らして、最適な直線（または曲線）を見つけるために用いられます。具体的には、観測値と予測値の差を二乗して、その合計を最小にするようにします。

例えば、データ点があるとき、その点が直線にどれだけ離れているかを二乗して合計します。そして、その合計が最も小さくなる直線を求めるのです。

データ点	計算結果
(1, 2)	(予測値と比べた差の二乗)
(2, 3)	(予測値と比べた差の二乗)
(3, 4)	(予測値と比べた差の二乗)

3. 平均と最小二乗法の違い

平均がデータの中心を表すのに対し、最小二乗法はデータのばらつきを考慮してより良い予測を行う手法です。つまり、平均は純粋な数値指標で、最小二乗法は多変数を扱う際に使われる技術的な方法と言えます。

まとめ

平均と最小二乗法は、どちらもデータ分析で非常に重要な概念ですが、役割が異なります。さて、これらの違いを理解することで、データの見方や分析方法が広がることでしょう。

ピックアップ解説

「平均」はシンプルな計算だけど、実はその背後にはデータの分布を理解する重要な意味があるんです

例えば、クラスのみんなのテストの平均点が70点だったとしたら、70点を超えていた友達もいれば、下回っていた友達もいますね

この平均点から、どのくらいの割合の友達がテストを得意としているのか、逆に苦手なのかを考えることが重要です

つまり、平均値を知ることで、データの特徴を掴む手助けになるんですよ！

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