最小二乗法とは

最小二乗法とは、2つのデータの関係を表すときに使われる統計的な方法で、データのばらつきが最も小さくなるような「近似式（回帰方程式）」を求める手法です。

例えば、勉強時間とテストの点数、広告費と売上などのように、ある変数が別の変数にどのような影響を与えるかを分析するときに使われます。

データ全体の傾向をできるだけ正確に表す直線を求めるのが特徴です。

例えば、毎日の広告費と売上データをもとに、「広告費が増えると売上がどの程度増えるのか」を分析し、将来の売上を予測する際に最小二乗法が利用されます。

ITパスポート試験では、「データのばらつきを最小にして回帰直線を求める方法」である点が重要です。

相関関係や回帰分析と関連づけて覚えておくと理解しやすくなります。

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