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1 REGRESSIONE LINEARE Relazione tra una o più variabili risposta e una o più variabili esplicative, al fine di costruire una regola decisionale che permetta.

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Presentazione sul tema: "1 REGRESSIONE LINEARE Relazione tra una o più variabili risposta e una o più variabili esplicative, al fine di costruire una regola decisionale che permetta."— Transcript della presentazione:

1 1 REGRESSIONE LINEARE Relazione tra una o più variabili risposta e una o più variabili esplicative, al fine di costruire una regola decisionale che permetta di prevedere i valori della variabile risposta, dati i valori delle variabili esplicative

2 2 Indipendenza in Generale(1)  In matematica si dice che la variabile y non dipende dalla variabile x quando essa rimane costante al variare dei valori assunti da x.  Nel caso contrario si dice che la y dipende ed è funzione di x. …

3 3 Indipendenza in Generale (2)  Partendo da questa definizione, è immediato stabilire se c’è INDIPENDENZA tra due V.S. espresse da una serie di coppie di valori.  Nel caso di TABELLE A DOPPIA ENTRATA, perché ci sia indipendenza si deve verificare: Per tutte le caselle della tabella. L’INDIPENDENZA E’ RECIPROCA

4 4 Indipendenza in media (1)  La moderna metodologia ha grandemente valorizzato la sostituzione delle distribuzioni parziali con i corrispondenti valori medi.  Quando ricorrono le condizioni, si sarebbe indotti a ritenere che la relazione tra x e y farebbe corrispondere ad x il valore medio delle dato da …

5 5 Indipendenza in media (2) si ha INDIPENDENZA IN MEDIA DI Y DA X. …quindi se Così anche considerando le distribuzioni parziali di x dati da se si ha INDIPENDENZA IN MEDIA di X da Y.

6 6 Analisi della Dipendenza (1) (regressione lineare semplice)  Nel caso in cui tra i due caratteri esiste una relazione unidirezionale nel senso che X indica il CARATTERE ANTECEDENTE o INDIPENDENTE e Y il CARATTERE CONSEGUENTE o DIPENDENTE si parla di DIPENDENZA DEL CARATTERE Y DAL CARATTERE X.

7 7 Analisi della Dipendenza (2) (regressione lineare semplice) y i = a + bx i + ε i dove:a è l’intercetta b è il coefficiente di regressione ε i è l’errore relativo all’osservazione i-esima

8 8 Regressione lineare semplice (1) Il calcolo dei parametri della RETTA DI REGRESSIONE si effettua con il metodo dei MINIMI QUADRATI; in altre parole si sceglie la retta per la quale la somma dei quadrati degli scostamenti tra i valori teorici e quelli osservati del carattere y sia minima: ossia: …

9 9 Regressione lineare semplice (2) risolvendo abbiamo: dove σ Y e σ x indicano gli scarti quadratici medi delle variabili X e Y e r(X,Y) indica il coefficiente di correlazione lineare LA STIMA DELLA RETTA DI REGRESSIONE E’ UN POTENTE STRUMENTO PREVISIVO

10 10 Regressione (3) Proprietà dei residui della retta di regressione …

11 11 Indice di Determinazione DEVIANZA TOTALE DEVIANZA DI REGRESSIONE DEVIANZA RESIDUA = INDICE DI DETERMINAZIONE, esprime QUANTA PARTE DELLA DEVIANZA TOTALE DI Y E’ DETERMINATA DALLA RETTA DI REGRESSIONE

12 12 REGRESSIONE LINEARE MULTIPLA 1

13 13 REGRESSIONE LINEARE MULTIPLA 2 Il piano interpolante è Per determinare il piano interpolante si tratta pertanto di stimare il vettore di parametri b sulla base dei dati a disposizione. Utilizzando il criterio di ottimalit à dei minimi quadrati i parametri b si otterrano minimizzando il quadrato della distanza euclidea:


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