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Regressione Lineare - Riepilogo delle lezioni

L'analisi bivariata si riferisce all'analisi simultanea di due variabili. Esplora la possibilità di una relazione o di differenze tra due variabili e il significato che ne deriva.
La correlazione è una misura statistica che indica la misura in cui due o più variabili oscillano insieme. Una correlazione positiva indica la misura in cui quelle variabili aumentano o diminuiscono in parallelo, mentre una correlazione negativa indica la misura in cui una variabile aumenta mentre l'altra diminuisce.
La regressione lineare si riferisce ad un approccio lineare per modellare la relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti.
I passi nella gestione e interpretazione delle variabili qualitative.
L'Errore standard residuo (RSE) è l'importo medio che la risposta si discosterà dalla vera linea di regressione e può anche essere considerata come una misura dell'assenza di adattamento tra il modello e i dati.
Il metodo di restringimento si riferisce all'allestimento di un modello che coinvolge tutte le variabili predittrici. I coefficienti stimati sono scarsi verso lo zero, rispetto alle stime meno quadrate.
La regressione lineare semplice è un approccio per prevedere una risposta quantitativa Y sulla base di una singola variabile predittiva X.