「LSR」とはどういう意味ですか？
目次
最小二乗法（LSR）は、データポイントのセットに最適な直線や曲線を見つけるための方法だよ。主な目的は、直線が予測する値と実際のデータの値との違いを最小限に抑えることなんだ。
どうやって動くの？
LSRでは、グラフ上の点の集まりを取って、その点にできるだけ近い直線を計算するんだ。これは、各点から直線までの合計距離を減らすように直線を調整することで実現するよ。直線が点に近いほど、データをうまく表現できるってわけ。
なんで重要なの？
LSRは多くの分野で重要で、既存のデータに基づいて予測をするのに役立つんだ。金融、科学、工学などでトレンドを分析したり、未来の結果を予測するためによく使われるよ。LSRを使うことで、人々はデータの複雑な関係を理解する手助けとなるモデルを作ることができるんだ。