MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その53【単回帰分析②】

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その53【単回帰分析②】 数値計算
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その53【単回帰分析②】

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はじめに

正規方程式を用いた、単回帰分析について。
今回は、MATLABで演算してみる。

登場人物

博識フクロウのフクさん

指差しフクロウ

イラストACにて公開の「kino_k」さんのイラストを使用しています。
https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=iKciwKA9&area=1

エンジニア歴8年の太郎くん

技術者太郎

イラストACにて公開の「しのみ」さんのイラストを使用しています。
https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=uCKphAW2&area=1

正規方程式と各パラメータ再掲

太郎くん
太郎くん

今回から、実際にプログラミングしていく感じだねー。

フクさん
フクさん

まずは正規方程式と単回帰分析に於ける各パラメータの再掲だ。

正規方程式

\(
x=(A^TA)^{-1}A^Tb
\)

単回帰分析に於ける各パラメータ

\(
A=
\begin{bmatrix}
x_1 & 1\\
x_2 & 1\\
\vdots & \vdots\\
x_n & 1\\
\end{bmatrix},
\vec{x}=
\begin{bmatrix}
\alpha\\
\beta
\end{bmatrix},
\vec{b}=
\begin{bmatrix}
y_1\\
y_2\\
\vdots\\
y_n
\end{bmatrix}
\)

MATLABコード

フクさん
フクさん

MATALBコードは以下になる。

x = [0.51, 0.76, 1.06, 1.41, 1.75, 1.9, 2.01, 2.15, 2.27, 2.4, 2.49, 2.59, 2.67, 2.76, 2.83, 2.89, 2.95, 3.01, 3.05, 3.11, 3.15, 3.19, 3.23, 3.28, 3.31, 3.34, 3.38, 3.4, 3.43, 3.46, 3.49, 3.51];
y = [10, 11, 12, 13, 14, 14.5, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40];

A=[x',ones(length(x),1)];
b=y';
X=(A'*A)^-1 *A'*b;
disp(X);

xp=linspace(0, 4, 400);
plot(x, y, '+', xp, X(1)*xp+X(2), '-');
ylim([10,41]);
xlim([0,4]);

処理結果

フクさん
フクさん

処理結果は以下。

正規方程式で単回帰分析(MATLAB)、Figure 1
   10.1330
   -2.1617

考察

太郎くん
太郎くん

以前の最小二乗法で使用したものと同じサンプリングで試してるから
その時に導出した係数と同じものが算出されたね。

フクさん
フクさん

そうだね。
計算としては合っていると思って良いだろう。

太郎くん
太郎くん

処理としては、数式で定義したものそのまんまだねー。

フクさん
フクさん

ベクトル、行列の演算ができる環境だとこういうのが楽で助かる。

まとめ

フクさん
フクさん

まとめだよ。

  • 正規方程式による単回帰分析をMATLABで実施。
  • 以前の最小二乗法と同じ結果が得られた。
  • 数式で定義した通りの演算をするのみ。

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