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La correlazione e la regressione sono strumenti fondamentali in statistica per esaminare le relazioni tra variabili. Mentre la correlazione valuta la forza e la direzione di tale legame, la regressione si concentra sulla creazione di un modello lineare che meglio descrive i dati osservati. Queste tecniche permettono di interpretare i diagrammi di dispersione e di stabilire possibili relazioni causali tra le variabili in esame.
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PERMETTE DI INDIVIDUARE L’ESISTENZA DI UNA RELAZIONE RECIPROCA TRA DUE VARIABILI QUANTITATIVE X E Y, MA NON DEFINISCE LA DIREZIONE DI TALE RELAZIONE.
STABILIRE UNA RELAZIONE CAUSALE TRA LE VARIABILI.
DESCRIVERE LA RELAZIONE TRA DUE VARIABILI.
INDICA LA FORZA E LA DIREZIONE DELLA RELAZIONE LINEARE TRA DUE VARIABILI.
TROVARE LA "MIGLIORE" RETTA DI REGRESSIONE CHE DESCRIVE I DATI A DISPOSIZIONE.
OSSERVARE L'ANDAMENTO DEI PUNTI NEL PIANO CARTESIANO.
I PUNTI DEL DIAGRAMMA DI DISPERSIONE TENDONO A DISPORSI SECONDO UNA LINEA RETTA.
Y = B0 + B1X
TROVATI CON IL METODO DEI MINIMI QUADRATI.
B0 È L'INTERCETTA (IL PUNTO IN CUI LA RETTA INCONTRA L'ASSE Y).
B1 È LA PENDENZA DELLA RETTA (COEFFICIENTE ANGOLARE).
00
La ______ misura la forza e la direzione del legame tra due variabili.
correlazione
01
La ______ cerca di determinare la retta ottimale che rappresenta la relazione tra due variabili.
regressione
02
Valore 0 del coefficiente di regressione
Indica assenza di relazione lineare tra le variabili.
