最小二乗法

本丸諒、仕事に使える統計学はじめの一歩

これでもか、これでもか、というくらいにかみ砕いた統計解析の本です。さすがに書いてあることはどれも見たことのある話ばかりなのですが、このようにひとつひとつ丁寧に説明されますと、不思議と腑に落ちることになります。そして、標準偏差の項目を読んでいるときにひらめきました！

そうか！これがガウス先生が発明した最小二乗法のメリットなのか！！

そうです！データがプロットされている二次元平面図に近似直線を引こうとしたときに「誤差の標準偏差が最も小さくなるように線を引く」のが最小二乗法というわけです！意味が分からない方は実際にこの本を読んでみてください！

標準偏差が最も小さくなるような近似直線こそが、元データの性質を最もよく表している直線と言えるわけです。そうなんじゃないの？と天才ガウスおじさんは言っているわけです！それを、この本は教えてくれました！それが２１世紀の現代のニューラルネットワークの機械学習ＡＩでも使われ続けているわけです。

不思議です、いままで何冊も最小二乗法が出てくる統計学の本を読んだのですが、どうしても「なぜ最小二乗法なのか」ということが理解できなかったのですが、この本でストンと腑に落ちました。この本には最小二乗法の説明はないのですが、私はそう感じました。著者の意図とは違うかもしれませんが、凄い本です！

ＡＩのデータ処理はデータ分類ですから、統計処理の一種になります。ＡＩと偏差値が関係しているなんて驚きですね。ＡＩの仕組みを知りたければ統計学の勉強が必須です。統計学を勉強して、ＡＩ革命の行く末を悟りましょう。統計学とＡＩの関係を理解すれば、半導体の微細化と高周波数化がＡＩの能力向上に直結していることが良く分かるでしょう。

※参考記事

ＡＩ技術の起源は、課税台帳と占星術とサイコロ賭博？