이 시각화에서 보는 최소제곱법
세 점이 한 직선 위에 놓이는 일은 드물므로, 어떤 직선이든 일부 점을 지나지 못합니다. 왼쪽에는 점들과 최적 직선, 그리고 잔차가 있습니다. 잔차는 세로 방향의 차이이며, 그 제곱을 더하면 SSE가 됩니다. 오른쪽에서는 같은 세 높이가 공간 속 하나의 벡터가 되고, 최적 직선을 구하는 일은 이 벡터를 평면에 정사영하는 일이 됩니다. 점을 움직이고 내 직선을 시험해 보며, 더 단순한 두 모형을 비교할 수 있습니다.
데이터가 왜 하나의 점이 될까요? 세 높이를 하나의 벡터 로 씁니다. 이것이 오른쪽의 파란 화살표입니다. 각 축이 높이 하나를 나타내므로 축 이름은 입니다. 직선은 세 에서 값 를 가지며, 이는 일 때 벡터 입니다. 일반 모형 에서 의 값이 모두 같지만 않으면, 와 의 값이 변함에 따라 이 벡터들은 과 를 지나는 투명한 평면을 채웁니다. 따라서 왼쪽에 그릴 수 있는 모든 직선은 그 평면 위의 한 점에 해당합니다.
아무 직선이나 골라 보세요. 그 잔차는 의 좌표에서 평면 위 대응점의 좌표를 뺀 값이므로, SSE는 두 점 사이 거리의 제곱입니다. 따라서 최적 직선은 평면에서 에 가장 가까운 점 , 즉 정사영에 해당합니다. 잔차 벡터 는 평면에 수직이므로 과 에도 모두 수직입니다. 이 두 직각을 식으로 쓰면 정규방정식이 됩니다.
직각과 평형을 켜면 잔차가 용수철 상수가 같은 세로 방향 용수철로 바뀝니다. 알짜힘은 에 비례하고, 원점에 대한 돌림힘은 에 비례합니다. 일반 직선의 최적 적합에서는 둘 다 0이 됩니다. 상수 모형에서는 알짜힘만 0이면 되고, 원점을 지나는 직선에서는 돌림힘만 0이면 됩니다.
빨간색으로 그려진 내 직선은 항상 현재 모형에 속하므로, 그 점 는 와 같은 평면이나 직선 위에 있습니다. 에서 로 가는 변위도 그 공간에 속하고, 은 그 공간에 수직입니다. 따라서 피타고라스 정리가 오차를 정확히 분해합니다. 내 SSE가 최솟값에 도달할 필요충분조건은 입니다.
두 작은 모형은 각각 열 하나만 남깁니다. 를 적합하면 를 을 지나는 직선에 정사영하게 되고, 는 높이들의 평균이 됩니다. 을 적합하면 을 지나는 직선에 정사영합니다. 단, 모든 가 0이면 원점에만 정사영합니다. 의 값이 모두 같지 않을 때 이들은 평면 안의 서로 다른 두 직선입니다. 어느 모형도 다른 모형을 포함하지 않으며, 일반 직선은 둘 모두와 적어도 똑같이 잘 맞습니다. 선형회귀의 핵심에도 같은 정사영이 있습니다.
눈여겨볼 점
- 잔차는 세로 방향입니다. 최소제곱법은 각 에서의 차이를 측정하며, 점에서 직선까지의 최단 거리를 측정하지 않습니다.
- 일반 모형에서 세 의 값이 모두 같으면 평면은 을 지나는 직선으로 줄어듭니다. 속이 빈 고리를 지나는 모든 직선이 똑같이 잘 맞으므로 최적 직선은 유일하지 않습니다. 그래도 는 여전히 유일합니다.
- 매개변수 평면은 일반 모형의 SSE를 와 의 함수로 보여 줍니다. 각 데이터 점에는 그 점을 정확히 맞추는 쌍 로 이루어진 직선이 대응하며, 파란색은 현재 모형의 최적 매개변수를 표시합니다.
조작 방법
- 오른쪽 그림은 회전과 확대·축소만 가능합니다. 왼쪽의 점을 위아래로 끌고, 패널에 을 입력하면 점을 좌우로 움직일 수 있습니다.