最小二乗法

不規則なデータの集まりから「もっともらしい規則性」を導き出す計算手法である。

1.計算の原理：実際のデータ（観測値）と、予測される直線の値（予測値）にはズレ（残差）が生じる。このズレを単純に足すとプラスマイナスでゼロになってしまうため、「二乗」してから合計し、その値を最小にするように直線を決める。

2.回帰分析：例えば「気温」と「アイスの売上」のデータから、最小二乗法で直線を求めれば、「明日の気温が30度なら、売上はこれくらい」という予測式が作れる。

3.精度の確認：求められた直線がどれくらいデータを代表しているかは「決定係数」などの指標で判断する。

なぜ重要か：勘で引いた線ではなく、数学的に「最も誤差が少ない」と言える線を引くことで、客観的な根拠に基づいた予測が可能になるからである。実務ではエクセルの近似曲線機能などで簡単に実行できる。