傾向推定と残差

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傾向推定と残差

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/11/26 14:58 UTC 版)

「傾向推定」の記事における「傾向推定と残差」の解説

最小二乗法による傾向推定では、残差の二乗を推定後に捨てる。それはつまり推定された傾向のラインで説明されるデータの分散の部分がどれだけかということでもある。それは傾向の有意性には関係しない（右図参照）。ノイズの多い系列では残差の二乗は非常に小さいこともあるが、推定の有意性が非常に大きいこともある。フィルタリングを行うと残差の二乗は増大する傾向があるが、推定される傾向そのものやその有意性にはあまり違いが生じない。