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最小二乗法と最小自乗法の違いを徹底解説！どちらを使うべき？

最小二乗法（さいしょうにじょうほう）と最小自乗法（さいしょうじじょうほう）。これらは数学や統計学で使われる手法ですが、一体何が違うのでしょうか？中学生でもわかるように解説します。

最小二乗法とは？

最小二乗法は、与えられたデータ点から最も近い直線（回帰直線）を求める方法です。この方法は、誤差を最小限に抑えるために使われています。具体的には、データ点と直線の距離（誤差）の二乗和を最小化します。この「二乗」を使うことで、誤差が大きい場合の影響を強く受けることになります。

最小自乗法とは？

最小自乗法という言葉は、実は最小二乗法の日本語の異なる言い方に過ぎません。そのため、最小自乗法と最小二乗法は実質的に同じものを指します。どちらも回帰分析に使われ、同様の計算を行います。

最小二乗法と最小自乗法の違い

項目	最小二乗法	最小自乗法
定義	誤差の二乗和を最小にする手法	最小二乗法と同義
使用場面	回帰分析	回帰分析

まとめ

最小二乗法と最小自乗法は、実際には同じ意味の言葉です。よく使われる場面は回帰分析で、どちらを使っても同じ結果が得られます。もしデータを分析したい時は、この手法を使ってみると良いでしょう！

ピックアップ解説

最小二乗法を理解するために、少し面白い話をしましょう

想像してみてください

あなたは、友達とバスケットボールをしているとき、シュートの練習をしています

でも、毎回バスケットを外してしまう

どうにかして、シュートをうまく決めたいと思ったとき、あなたはどうするでしょう？そう、練習を重ね、どの位置から投げたときに上手く入るのかをデータとして集める

ここで最小二乗法が役立ちます！それぞれのシュートの誤差を計算し、最も近い『理想的なシュートライン』を見つけるのです

これにより、次回から正確にシュートを決められるようになるかもしれません

まさに、数学は実生活にも活かせるのです！

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