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散布図でのパターン検出
以下は、プロジェクトが受け取る平均寄付と、開いているDonors Choose Dataに表示されているすべてのプロジェクトの資金提供依頼エッセイの単語数を表す散布図（1万ドルを上限）です。 目立つパターンがありますが、カーブを当てはめて特徴付けようとしました f（x ）=（ax − b）2f(x)=(ax−b)2 f(x)=\left(\frac{a}{x-b}\right)^2 手動でのパラメーター操作。ただし、このようなデータのモデリングやパターン/関係の検索にアプローチする他の方法を知りたいのですが。 他の方法を探す動機となる格差は次のとおりです。 線形回帰の標準的な例では、散在点は曲線からの逸脱です。この例では、ポイントが特定のエリアの下に集まっているように見えるため、明らかにそうではありません。