今回は、前回、求めた差の平方の合計S(a,b)を最小とするaとbを求めるための手法の説明と、方程式を導きます。
但し、このSは、多変数関数（変数が2個）であるため、少し、ややこしいことをやらなければなりません。
まず、このS(a,b)についてですが、データと直線①との差の平方の合計ですから、1点だけ、最小値を持ち、その前後では、無限大に発散していることが容易に理解できます。
ということは、その1点における接線の傾き（微分係数）は、０であるはずです。
逆に言えば、微分係数を０とするaとbは、Sを最小にするはずです。
ただ、先ほども申しましたが、この関数は、変数を２つ持ちますので、微分ではなく、偏微分を用いる必要があります。
よって、次の連立方程式の解が、求めるa、bということになります。
ここで、
ですから、上記の連立方程式は、以下と書き直すことが出来ます。
さて、次回は、いよいよ、この連立方程式を解き、aとbを求めます。
