「最小二乗法と線形回帰」

 

  目的

データを分析するとき、単一のデータ（例えば気温の推移）だけを分析するよりも複数のデータ

（例えば気温と湿度の推移）を同時に分析することが多い。これら複数のデータの間に何かしら

の関係があると（例えば、一方が増加すると他方も増加するなど）、データの理解を深めること

ができる。二種類のデータの間に1次関数に近い関係があるとき、新しく一方のデータが増えると

他方のデータを予測することができる。このように、データの間にある関係を見つける手段を回帰

とよび、特に１次関数による関係を線形回帰とよぶ。本講座では、二種類のデータから、1次関数

が表す直線の傾きと切片を求める方法を学ぶ。

 

 

  講師　　北海道大学　大学院理学研究院　数学部門　行木孝夫　教授

場所　　北海道大学　理学部（札幌市北区）

日時　　2022年 11月12日（土）　9:00～12:00（予定）

事前学習：11月10日(木)

事後学習：クラスルームを用いてアンケートとレポートの提出

 

内容　　講義 ／ 実習 ／ （北大＆理学部の案内）

 

 

11月10日(木)【事前学習】

 

講座に必要な知識を確認。

まだ習っていない内容を数学の先生に解説してもらいました。

 

行木教授から送られてきたテキストも確認しました。

11月12日(土)【講座当日】

 

今回のサイエンスアカデミーは北海道大学理学部にて。

 

ちょうど銀杏並木のシーズンで、敷地内は多くの観光者で賑わっています。

 

 

本日の講義は「最小二乗法と線形回帰」

 

 

データサイエンス科の皆、大事な内容だぞ、これは。

実は、すでにGoogleスプレッドシートの「トレンドライン」という機能で使っています。SDS基礎や理科の授業で何度も利用しているよね。

 

今日はその数学的な原理を説明して頂きました。

題材は「テストの点数分布」

 

「平均」「分散」は、数学の統計分野で学習した内容です。

計算もします。

 

皆、一生懸命に手を動かします。

頑張れ！

お、「シグマ(Σ)」記号がいっぱい出てきたぞ。

 

事前学習で説明は聞いたけど、数学Ⅱで習う記号です。

ちょっと難しいか・・・？

自分のクロームブックを使っての実践演習もしました。

 

「数学」と「情報」のコラボレーションです。

最後に、北大理学部数学科の説明をして頂きました。

 

「社会における数学の意義」「数学科のカリキュラム」を知ることができました。

少し背伸びをした内容だったけど、それだけに得られるものも大きい講義内容でした。

 

 

最後は代表生徒から一言あいさつ：

「先生、本日はありがとうございました。」

総合博物館前で記念撮影。

 

その後、

博物館を見学したりレストランで食事をしていく人も。北大を満喫しました。