重回帰分析

重回帰分析とは、複数の説明変数から1つの目的変数を予測する手法です。Numpyを使用すると、重回帰分析を行うことができます。Numpyを使用すると、重回帰分析を行うための計算を高速に行うことができます。

Numpyを使用した重回帰分析のpythonコードは以下の通りです。

import numpy as np
# 説明変数
x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
x2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
# 目的変数
y = np.array([3, 5, 7, 9, 11])
# 説明変数を行列に変換
X = np.vstack([x1, x2]).T
# 重回帰分析を実行
beta = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)
# 回帰係数を出力
print(beta)

上記のコードでは、まず、説明変数と目的変数を定義します。次に、説明変数を行列に変換し、重回帰分析を実行します。最後に、回帰係数を出力します。

Numpyを使用することで、重回帰分析を高速に行うことができます。また、Numpyを使用することで、複雑な計算を簡単に行うことができます。