最小二乗法

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与えられた9個の測定値 (+) を最小二乗法により近似した例関数の次数を0から9まで変化させた。左上には次数と残差の二乗和を示した。

最小二乗法（さいしょうにじょうほう、さいしょうじじょうほう；最小自乗法とも書く）は、測定で得られた数値の組を、適当なモデルから想定される一次関数、対数曲線など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、残差の二乗和を最小とするような係数を決定する方法、あるいはそのような方法によって近似を行うことである。

[編集] 基礎的な考え方

話を簡単にするため、測定値は x, y の二次元の平面に分布するものとし、想定される分布が y = f(x) の形である場合を述べる。想定している関数 f は、既知の関数 g(x) の線型結合で表されていると仮定する。すなわち、

$f(x) =\sum_{k=1}^{m} a_k g_k(x)$

たとえば、g_k(x)=x^k-1 は、多項式近似であり、特に m=2 の時は $f (x) = a 1 + a 2 x$ という直線による近似（線形回帰）になる。図は多項式近似で m を 1 から 10 まで増やした例。

今、測定で得られた、次のような数値の組の集合があるとする。

$(x, y) = (x_1, y_1), (x_2, y_2), \ldots , (x_n, y_n)$

これら (x, y) の分布が、y = f(x) という関数に従うと仮定したとき、想定される理論値は (x₁, f(x₁)), (x₂, f(x₂)), ..., (x_n, f(x_n)) ということになり、実際の測定値との残差は、各 i につき |y_i - f(x_i)| ということになる。この残差の大きさは、xy-平面上での (x_i, y_i) と (x_i, f(x_i)) との距離でもある。

ここで、理論値からの誤差の分散の推定値は残差の平方和

$J = \sum_{i=1}^n (y_i - f(x_i))^2$

で与えられるから、J が最小になるように想定分布 f を定めればよい。すなわち a_kを、定めればよいということになる。

それには、上式は a_k を変数とする関数と見なすことができるので、J を a_k について偏微分したものをゼロと置く。こうして得られた m 個の連立方程式（正規方程式）を解き、a_k を決定すればよい

[編集] 正規方程式による解法

当てはめたい関数 f は、

$f(x) = (g_1(x), g_2(x), \ldots, g_m(x)) (a_1, a_2, \ldots, a_m)^T$

と、行列で表すことができる。ここに上つき添字 T は転置行列を表す。すると、最小にする関数 J は

J = (G a - y) T (G a - y)

と、表される。ここに、G は、 $G i j = g j (x i)$ なる成分を持つ行列、 $a = (a_1, a_2, \ldots, a_m)^T$ で、 $y = (y_1, y_2, \ldots, y_m)^T$ 。

前章で述べたように J を a のそれぞれの成分で偏微分してゼロと置いた m 個の式（正規方程式）は行列を用いて、

G T G a = G T y

と、表される。行列 G^T G の逆行列が存在すれば、それを用いて a を求めることができる。数値的に解くには、LU 分解や、コレスキー分解を用いることができる。

J の行列表現は、優決定の連立一次方程式 $G a = y$ を近似的に解くという意味にも解釈できる。これは特異値分解（あるいは擬逆行列）を用いて解ける。こうすれば、正規方程式の行列 G^T G が正則でない場合も解くことができる。

[編集] 拡張

[編集] 多次元

想定される分布が媒介変数 t を用いて (x, y) = (f(t), g(t)) の形（あるいは f, g は複数の媒介変数によって決まるとしても同様）であっても考察される。

すなわち、測定値 (x_i, y_i) がパラメータ t_i に対する (f(t_i), g(t_i)) を理論値として近似されているものと考えるのである。

この場合、各点の理論値 (f(t_i), g(t_i)) と測定値 (x_i, y_i) の間に生じる残差は

$\sqrt{(x_i - f(t_i))^2 + (y_i - g(t_i))^2}$

である。ゆえに、残差平方和は

$\sum_{i=1}^{n}\left\{(x_i - f(t_i))^2 + (y_i - g(t_i))^2\right\}$

となるから、この値が最小であるように、f, g を決定するのである。

このように、n 組の (x, y) の測定値 (x_i, y_i) (i = 1, 2, ..., n) を n 組の (x₁, x₂, $\ldots$ x_m) の測定値 (x_1i, x_2i, ..., x_mi) (i = 1, 2, ..., n) に拡張したものも考察することができる。

[編集] 測定の誤差が既知の場合

n 回の測定における誤差があらかじめわかっている場合を考える。毎回の測定の誤差は同じである必要がない。誤差が正規分布していると考え、その標準偏差 $\sigma_i (i=1,2,\ldots,n )$ で、誤差の大きさを表す。すると、誤差が大きい測定より、誤差が小さい測定の結果により重みがあるべきだから、