線形回帰の場合，切片，a2，をシフト，したらどのような計算式になるのか？
・切片を変化させたときの残差平方和
\(\Large \displaystyle y_i = a_0 + a_1 x_i \)
a0をシフトさせたときの残差の平方和は，
\(\Large \displaystyle \sum_{i=1}^{n} \left( y_i -\hat{a_0} - a_1 x_i \right)^2 \)
であり，これが最小になる，\(\Large \displaystyle \hat{a_0} \)，を計算すればいいので，
傾きの値a0を，δ，だけシフトさせて，固定し，その際のa1の推定値をソルバーで推定しました．
a0の標準誤差も加えてあります．
dS，を見ていただけるとわかるように，推定値，Seが一番小さく，左右対称に増加していることがわかります．
グラフ化すると，
のように，二乗+定数できれいに近似できます（ｘの項があるのはエクセルでべき乗で近似したため．．．）
ここで，分散値は，
・分散
\(\Large \displaystyle Ve = \frac{1}{n-2} \sum_{i=1}^{n} \left(y_i -\hat{a_0} - \hat{a_1} x_i \right)^2 = \frac{Se}{n-2} = \frac{2.78}{6-2} = 0.695 \)
であり（a0，a1，の二つのパラメータが2つあるので，自由度は，n-2），平均値の議論では，
\(\Large \displaystyle S_{SE} = Se + Ve \)
となり，当てはまりの悪さ，S，がSe + Ve，の場合のδが，標準誤差，SE，となるので，ちょうどa0のシフトが回帰分析で計算した標準誤差，±0.58157，の時に，Se+Ve，となります．
さて，実際にパラメータをシフトさせて残差平方和を求め，その結果が”二乗+定数”，となり，平均値の場合と同様の結果でしたが，これは偶然なのでしょうか？
それをきちんと計算してみましょう．しかし，とても面倒なので後回し，ここ，に記載します．
次に，二次曲線について考えていきましょう．
