【数学を勉強する意味がわかる！】AI講座04.単回帰分析 ＜数式を使った理解編_前半＞｜Pythonで始める人工知能入門講座

前回の「ゼロからわかる単回帰分析」はみていただけましたでしょうか？ 前回の動画で予告した通り、ゼロからわかる単回帰分析の次は、「数式を使って理解編」です。
つまり、数学・統計学を使って概念の説明していきます。 中学、高校に習った数学なども出てきます。
中学、高校の頃は、「数学なんて大人になってから使わないでしょ。なんのために勉強しているのかわからない」と思ったことありませんか？ そうです。こういったところで使われるのです。
僕自身は「もっと真剣に勉強しておけばよかったなー」と10年ぐらいに思いました。
でも、何かを始めるには遅いすぎるなんてことはないです。 今から始めていれば1年後には、1年の経験者ですから。 キノコードでは、人工知能のレッスンの他に、データ可視化のレッスン、Pythonを使った仕事の自動化のレッスンを配信しています。
他にも、これからはWebアプリケーション開発の動画や、データ分析に必須のSQLの講座も配信していく予定です。
新着通知がいきますので、ぜひチャンネル登録をお願いします。
それでは、レッスンスタートです。

▼目次

00:00 はじめに
01:21 前回の復習（単回帰分析とは？）
05:15 最小二乗法を数式を使って説明
15:08 残差の比較
18:17 おわりに
–後半へ続く

▼書き起こし
数学を使った理論の説明する前に、前回の動画の内容を簡単に復習します。
前回のレッスンでは、回帰分析は「部屋の数からマンション価格を予測する」などといった量的データの予測に使用される手法だと説明しました。
量的データとは、駅までの距離やマンション価格のように数字で表現でき、各データの大きさが比較できるデータのことです。
一方、質的データとは、男性や女性などの性別、A型B型などの血液型のように各データの大きさが比較できないデータのことです また、回帰分析では、予測に使用するデータを説明変数、予測したいデータを目的変数といいます。
この説明変数・目的変数には別名もありますが、この動画では説明変数・目的変数という用語を使用します。
先ほど紹介した、部屋の数からマンション価格を予測する例では、部屋の数が説明変数で、マンション価格が目的変数です。
しかし、部屋の数だけでマンション価格を予測するのは難しいです。
マンション価格するには、例えば、部屋の数のほかに、部屋の広さ、駅までの距離、築年数なども説明変数に使えそうです。
したがって、予測に使う説明変数が一つの場合は、今回ご紹介する単回帰分析。
説明変数が二つ以上になる場合は、重回帰分析と言う名称になります。
そして、この動画では、単回帰分析についてご説明しています。
また、重回帰分析について、別途、動画を作りますので、チャンネル登録をしてお待ちいただければと思います。 さて、単回帰分析の復習に戻ります。 単回帰分析とは、わかりやすく言い換えると、「データの中心を通る直線から、目的変数を予測する手法」といえます。 では、データの中心を通る直線とはどういうものでしょうか。
まずは、表示されている図をご覧ください。

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