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Regressione

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Nella modellizzazione statistica, l'Analisi di Regressione è un insieme di processi statistici per stimare le relazioni tra le variabili. Include molte tecniche per la modellazione e l'analisi di più variabili, quando il focus è sulla relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti (o “predittori”). Più specificamente, l'Analisi di Regressione aiuta a capire come il valore tipico della variabile dipendente (o “criterio variabile”) cambi quando è variata una qualsiasi delle variabili indipendenti, mentre le altre variabili indipendenti sono fisse.

Più comunemente, l'Analisi di Regressione stima l'aspettativa condizionata della variabile dipendente in base alle variabili indipendenti, ovvero il valore medio della variabile dipendente quando le variabili indipendenti sono fisse. Meno comunemente, l'attenzione si concentra su un parametro quantile o altro parametro di posizione della distribuzione condizionale della variabile dipendente, date le variabili indipendenti. In tutti i casi, è necessario stimare una funzione delle variabili indipendenti chiamate funzione di regressione. Nell'analisi di regressione, è anche interessante caratterizzare la variazione della variabile dipendente attorno alla previsione della funzione di regressione utilizzando una distribuzione di probabilità.


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db/regressione.txt · Ultima modifica: 13/04/2019 16:06 (modifica esterna)