https://ja.khanacademy.org/math/cc-eighth-grade-math/cc-8th-linear-equations-functions/8th-linear-functions-modeling/v/fitting-a-line-to-data 2023-06-19T12:19:02.425067495Z データに直線をフィットする 散布図を作成し，それからカルフォルニアの家族の収入についての中央値 (メジアン) のデータを直線にフィットさせます。 Sal Khan video https://cdn.kastatic.org/googleusercontent/umfhrVAa5_2sNFz-spX-mvqiT_ydf6-8lye5ZyaEx4tkKfdT2mqBdvrZcdcBYy5mNjo_aq5LgnT0k87oYEOR5P-RBA データに直線をフィットする 散布図を作成し，それからカルフォルニアの家族の収入についての中央値 (メジアン) のデータを直線にフィットさせます。 https://cdn.kastatic.org/ka-youtube-converted/YxqY7ESxgXo.mp4/YxqY7ESxgXo.mp4 468 トレンド線入門 https://ja.khanacademy.org/math/statistics-probability/describing-relationships-quantitative-data/introduction-to-trend-lines/v/estimating-the-line-of-best-fit-exercise 2026-03-25T13:24:14.902304269Z ベストフィットの直線を推定する練習問題 「ベストフィットする直線」はデータポイントのパターンを表す直線です。もし良い直線を見つけることができたら，そこには線形のトレンドがあるという意味です。もしそうでない場合は，そこには線形のトレンドはありません。ここでは私たちはトレンドにフィットしない点を無視することはできません。 Sal Khan video https://cdn.kastatic.org/googleusercontent/yMNzEamJCQT7A1xvGsloyZpWmvtEQ2nBGFUkm3ccmtXOwVO0Q6DuShSdnqkmswqKPzYy2i8z1R8VYXresfBm2SU ベストフィットの直線を推定する練習問題 「ベストフィットする直線」はデータポイントのパターンを表す直線です。もし良い直線を見つけることができたら，そこには線形のトレンドがあるという意味です。もしそうでない場合は，そこには線形のトレンドはありません。ここでは私たちはトレンドにフィットしない点を無視することはできません。 https://cdn.kastatic.org/ka-youtube-converted/sNXz6eTbaAg.mp4/sNXz6eTbaAg.mp4 77 トレンド線入門 https://ja.khanacademy.org/math/statistics-probability/describing-relationships-quantitative-data/introduction-to-trend-lines/e/plotting_the_line_of_best_fit 2021-06-08T21:47:30Z ベストフィットの直線を目の子で見る ランダムな点が分類されて与えられた時，それらにベストフィットする直線を描きましょう。 Sid Patel exercise https://ja.khanacademy.org/math/statistics-probability/describing-relationships-quantitative-data/introduction-to-trend-lines/v/example-estimating-from-regression-line 2026-03-31T14:45:34.993623544Z 線形回帰による推定 (線形モデル) ベストフィットの直線は，2 個のデータセット間の関係を表す直線です。この直線を使って予測を行うことができます。この直線に最適な方程式を求めるために，その傾きと y 切片を見ます。注意: このように求めた直線はただのモデルですので，常に完璧とは限りません! video https://cdn.kastatic.org/ka_thumbnails_cache/050b721e-e79a-4473-8d03-3e6836a1eb9b_1280_720_base.png 線形回帰による推定 (線形モデル) ベストフィットの直線は，2 個のデータセット間の関係を表す直線です。この直線を使って予測を行うことができます。この直線に最適な方程式を求めるために，その傾きと y 切片を見ます。注意: このように求めた直線はただのモデルですので，常に完璧とは限りません! https://cdn.kastatic.org/ka-youtube-converted/VMmKfi-S8sk.mp4/VMmKfi-S8sk.mp4 203 トレンド線入門 https://ja.khanacademy.org/math/statistics-probability/describing-relationships-quantitative-data/introduction-to-trend-lines/v/smoking-1945-extrapolation 2026-04-09T15:02:58.297466603Z ベストフィットする直線: 1945 年の喫煙 ここでの散布図は，アメリカの成人の喫煙者の数を年を追って示しています。1945 年の喫煙者の数は，データ点にフィットするような傾きを持つ直線を描くことで推測できます。このようにして 20 年前の位置の直線の高さがわかります。 Sal Khan video https://cdn.kastatic.org/googleusercontent/yZKpVENPaJ0cbI753S0lV0n5d0Bn6Hvs8N4MtCyo9VXE_X59LGtcs5xHl0jUv294K8q-S8pg6YeAVll59ZXn9-6d ベストフィットする直線: 1945 年の喫煙 ここでの散布図は，アメリカの成人の喫煙者の数を年を追って示しています。1945 年の喫煙者の数は，データ点にフィットするような傾きを持つ直線を描くことで推測できます。このようにして 20 年前の位置の直線の高さがわかります。 https://cdn.kastatic.org/ka-youtube-converted/SVRkYvwZCfQ.mp4/SVRkYvwZCfQ.mp4 287 トレンド線入門