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La regressione lineare è un capitolo che svolge un ruolo di primo piano nello scenario statistico.
Lo scopo della regressione è quello di fornire un modello di previsione per i dati.
Nel modello più semplice si analizzano due variabili: una variabile indipendente e una variabile dipendente.
Noi chiamiamo queste variabili x e y.
Lo scopo del modello è quello di cercare una relazione lineare che esiste tra queste due variabili.
Tale relazione, o funzione lineare presenta in generale la seguente equazione
Y = 𝛽₀ + 𝛽₁ x
𝛽₀ è l’intercetta all’origine, mentre
𝛽₁ è il coefficiente angolare
Più i dati sono vicini alla retta e maggiormente il modello lineare è in grado di funzionare.
Funzionare significa prevedere i valori della y quando conosciamo il valore della x
Un modo per analizzare questo “funzionamento” è quello di guardare alle devianza della regressione.
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STATISTICA DECSRITTIVA
La statistica descrittiva aiuta a riassumere i dati di una certa distribuzione in tabelle e a calcolare indici che ci sanno informazioni riassuntive su questi dati
STATISTICA PROBABILITA’
La statistica che si occupa delle probabilità costruisce dei modelli mediante i quali possiamo prevedere certi eventi e calcolare la probabilità ad essi associati
STATISTICA INFERENZIALE
La parte di statistica inferenziale offre dei modelli attraverso i quali possiamo costruire i parametri di una certa popolazione.
La parte più importante riguarda gli intervalli di confidenza e i test di ipotesi su tali parametri
Con gli intervalli di confidenza riusciamo a costruire degli intervalli entro i quali abbiamo una certa probabilità che i nostri parametri si trovino in quell’intervallo.
I test di ipotesi ipotizzano che i veri parametri siano uguali, maggiori o minori di una certa soglia.
L’esito di questi test può aiutare i soggetti a fare la scelta giusta.
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Негізгі бет Devianze nella regressione: SQT, SQR, SQE - STATISTICA DESCRITTIVA
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