Scaricare la presentazione
La presentazione è in caricamento. Aspetta per favore
1
Analisi di regressione Fornire un semplice modello lineare dei dati per scopi Descrittivi Esplicativi Previsivi Adattare una retta minimizzando gli errori
2
Adattare la retta a*x+b Le incognite sono la pendenza a della retta e la sua intercetta b Si ottengono mediante minimizzazione della somma degli errori quadrati
3
Regressione Buona scelta di a e b Cattiva scelta di a e b
4
Programmazione lineare Ottimizzazione di una funzione obiettivo lineare Vincoli anchessi lineari Problema molto frequente, risolubile in modo computazionalmente efficiente anche in presenza di migliaia di variabili e di vincoli
5
Avvocati e dintorni Contro medici: 10 mesi/uomo 3 consulenze esterne Profitto: 5000 Contro professori: 6 mesi/uomo 5 consulenze esterne Profitto: 1000 A disposizione: 30 mesi/uomo, 15 consulenze. Qual è la strategia ottima?
6
Avvocati Max 5000 x + 1000 y sub10 x + 6 y = 0 Problema lineare perché sia lobiettivo che i vincoli sono di primo grado (lineari)
7
Avvocati I vincoli definiscono la regione ammissibile
Presentazioni simili
