La regressione lineare semplice è un metodo statistico che esplora la relazione tra due variabili quantitative, permettendo di prevedere il comportamento di una variabile dipendente in base a quella indipendente. Attraverso l'analisi dei coefficienti e il calcolo del coefficiente di determinazione R^2, è possibile valutare la capacità esplicativa del modello. La costruzione di intervalli di confidenza e la verifica di ipotesi confermano la precisione delle stime, mentre gli intervalli di previsione aiutano a prevedere valori futuri.
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1
L'equazione della retta di regressione è ŷ = ______ + ______ * x, dove ŷ è il valore predetto.
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2
I parametri della retta di regressione si calcolano minimizzando la somma dei quadrati dei ______.
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3
Significato del coefficiente b0
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4
Interpretazione di R^2
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5
Relazione tra b1 e correlazione x-y
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6
Gli intervalli di confidenza si basano sulla ______ e considerano l'______ delle stime.
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7
Il test di ipotesi comunemente usato verifica ______, suggerendo l'assenza di correlazione lineare tra ______ e ______.
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8
Previsione puntuale vs intervalli di previsione
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9
Ampiezza intervalli di previsione
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10
Applicazione pratica: valutazione immobili
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Matematica
Operazioni aritmetiche di base
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Campi e spazi vettoriali
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Radicali e numeri reali
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Algebra e Teoria dei Numeri
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