目的データを分析するとき、単一のデータ(例えば気温の推移)だけを分析するよりも複数のデータ(例えば気温と湿度の推移)を同時に分析することが多い。これら複数のデータの間に何かしらの関係があると(例えば、一方が増加すると他方も増加するなど)、データの理解を深めることができる。二種類のデータの間に1次関数に近い関係があるとき、新しく一方のデータが増えると他方のデータを予測することができる。このように、データの間にある関係を見つける手段を回帰とよび、特に1次関数による関係を線形回帰とよぶ。本講座では、二種類のデータから、1次関数が表す直線の傾きと切片を求める方法を学ぶ。講座に必要な知識を確認。習っていない内容を数学の先生に解説してもらいました。行木教授から送られてきたテキストも確認しました。今回のサイエンスアカデミーは北海道大学理学部にて。銀杏並木のシーズンで、敷地内は多くの観光者で賑わっています。本日の講義は「最小二乗法と線形回帰」データサイエンス科の皆、大事な内容だぞ、これは。実は、すでにGoogleスプレッドシートの「トレンドライン」という機能で使っています。SDS基礎や理科の授業で何度も利用しているよね。今日はその数学的な原理を説明して頂きました。数学の統計分野で学習した内容です。皆、一生懸命に手を動かします。頑張れ!お、「シグマ(Σ)」記号がいっぱい出てきたぞ。事前学習で説明は聞いたけど、数学IIで習う記号です。難しいか・・・?自分のクロームブックを使っての実践演習もしました。「数学」と「情報」のコラボレーションです。説明をして頂きました。「社会における数学の意義」「数学科のカリキュラム」を知ることができました。背伸びをした内容だったけど、それだけに得られるものも大きい講義内容でした。最後は代表生徒から一言あいさつ:「先生、本日はありがとうございました。総合博物館前で記念撮影。博物館を見学したりレストランで食事をしていく人も。