使い方
- xとyの組に、1組ずつ1行に、2つの数を空白で区切って入力します。
- 予測が必要なら、このxでのyの予測(任意)にxを入力します。不要なら空欄のままにします。
- 最小二乗法の直線、相関係数rと決定係数R²、標準誤差を読み取ります。
- 残差:各点と直線からの距離の表とグラフを確認し、続いて計算の過程をたどります。
最小二乗法の直線
直線y = a + bxは、各点から直線までの縦の距離の二乗の和が、できるだけ小さくなるように選ばれます。傾きはb = Sxy ÷ Sxxです。ここでSxyとSxxは、平均からの偏差の積と二乗の和です。切片はa = ȳ − b x̄です。
相関係数r = Sxy ÷ √(Sxx × Syy)は −1から1の間にあります。R² = r²は、直線が説明するyのばらつきの割合です。
b = Sxy ÷ Sxx
a = ȳ − b × x̄
r = Sxy ÷ √(Sxx × Syy)、R² = r²
標準誤差と残差
残差は、各点と直線の間の差y − ŷ です。残差の標準誤差s = √(SSE ÷ (n − 2))は、その典型的な大きさを測ります。傾きと切片の標準誤差は、データからそれらがどれだけ精度よく推定されたかを示します。
相関が1や −1に近いことは、xがyの原因であることを示すものではありません。点が直線の近くに並ぶことを示すだけです。
SSE = Σ (y − ŷ)²、s = √(SSE ÷ (n − 2))
SE(b) = s ÷ √Sxx、SE(a) = s × √(1/n + x̄² ÷ Sxx)
このツールが扱わない範囲
- 2つ以上のxの変数(重回帰)、曲線、変換したデータ。
- 傾きの信頼区間や有意性検定。標準誤差を、ご自身の臨界値と組み合わせて使ってください。
- 1回の計算で200組を超える組、値が欠けている組。
計算例:x = 1から5、y = 2、4、5、4、5
平均はx̄ = 3、ȳ = 4です。Sxx = 10、Syy = 6、Sxy = 6なので、傾きはb = 6 ÷ 10 = 0.6、切片はa = 4 − 0.6 × 3 = 2.2です。直線はy = 0.6x + 2.2です。
相関係数はr = 0.7746なので、R² = 0.6です。傾きの標準誤差は0.2828で、x = 6での予測は0.6 × 6 + 2.2 = 5.8です。
| 結果 | |
|---|---|
| 傾きb | 0.6 |
| 切片a | 2.2 |
| 相関係数r、R² | 0.7746、0.6 |
| x = 6での予測 | 5.8 |
よくある質問
データはどう入力しますか?
1組ずつ1行に、xの値、空白、yの値の順に書きます。小数点には「.」を使います。ちょうど2つの数がない行は、行番号とともに報告されます。
R²は何を教えてくれますか?
R²は、直線が説明するyのばらつきの割合で、0から1の間です。R²が0.6なら、直線モデルではyのばらつきの60%がxによって説明されることを意味します。
残差とは何ですか?
残差は、観測されたyから、直線上の当てはめた値 ŷ を引いたものです。正の残差は直線より上の点、負の残差は直線より下の点を示し、最小二乗法の直線では残差の和は0になります。
グラフでxの目盛りが等間隔になっているのはなぜですか?
このグラフは、点をxの順に並べた折れ線グラフです。xの目盛りは等間隔に配置されるため、xの値が極端に不均等な場合、直線の形は目安にすぎません。正確な値は表で確認してください。
3組以上必要なのはなぜですか?
標準誤差は自由度n − 2を使うため、2組では直線が完全に決まり、その誤差については何も分かりません。標準誤差を求められる最小の組数は3組です。
入力した数値はサーバーに送られますか?
いいえ。回帰計算はブラウザの中で行われ、入力した内容が当サイトに送られることはありません。
出典
- Wikipedia(英語): Simple linear regression, the least-squares formulas
- Wikipedia(英語): Coefficient of determination, R²
- Wikipedia(英語): Least squares
数値と文章の最終確認日:2026年11月10日火曜日。