ラインフィッティング

ラインフィッティングは、一連のデータポイントに最もよく適合する 直線を構築するプロセスです。

以下を考慮すると、いくつかの方法があります。

• 垂直距離:単純線形回帰
• 外れ値に対する耐性:ロバストな単純線形回帰
• 垂直距離:直交回帰(これはスケール不変ではありません。つまり、測定単位を変更すると、異なる線が生成されます。)
• 加重幾何距離:デミング回帰
• スケール不変アプローチ:主軸回帰これにより、両方の変数の測定誤差が考慮され、測定単位が変更された場合でも同等の方程式が得られます。

• 線形最小二乗法
• 線形セグメント回帰
• 線形傾向推定
• 多項式回帰
• 回帰希釈

• 「フィッティングライン」、LN. Chernov (2010)、円回帰と線形回帰：最小二乗法による円と線のフィッティング、Chapman & Hall/CRC、統計と応用確率に関するモノグラフ、第117巻（256ページ）の第1章。[1]

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