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Classifica Modelli - 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 stagionalità si riferisce alla presenza di variazioni di dati che si verificano ad intervalli regolari specifici meno di un anno.
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.
La codifica dummy è un modo per incorporare le variabili nominali in analisi di regressione.
Il Modello di classificazione lineare Discriminante Analysis è meglio utilizzato per le variabili di risposta multi - class.
La Tecnica di classificazione dei Vicini K-Nearest non assume alcuna forma funzionale del rapporto tra le variabili.