La Regressione Lineare Semplice - UniversitÃ degli Studi di Perugia

More documents

Recommendations

Info

I Residui (cenni)*ˆI residui ei= Yi−Yii = 1, 2 …n contengono tuttal’informazione relativa alla variabilità non spiegata dallaregressioneSe il modello è corretto, allora i residui rappresentano glierrori osservatiSe il modello soffre di mancanza di adattamento, allora iresidui contengono, oltre all’errore, una variabilitàsistematica (bias)Camerino5 settembre 2001Corso di Metodologia Statistica edEpidemiologica 62
I Residui 2*Analizziamo i residui per valutare se uno o più degli assunti che si sonoresi necessari nella regressione risultano violati; ad esempioper valutare l’assunto di normalità, ε i ~N(0, σ 2 ) e di unavarianza costante σ 2 per evidenziare andamenti sistematici chesuggeriscano componenti non lineari per individuare osservazioni influenti, che modificanosensibilmente i parametri della retta stimataCamerino5 settembre 2001Corso di Metodologia Statistica edEpidemiologica 63
Page 1 and 2:
La Regressione Lineare SempliceFabr
Page 3 and 4:
Cos’è la Regressione• La regre
Page 5 and 6:
Modelli deterministiciL’errore di
Page 7 and 8:
Modelli deterministici 3La legge di
Page 9 and 10:
Pendenza della retta e intercetta70
Page 11 and 12: La Regressione Lineare SempliceIl p
Page 13 and 14: La Regressione Lineare Semplice 3La
Page 15 and 16: Alcuni impieghi della regressione l
Page 17 and 18: OLS 20.90.80.70.60.50.40.30.20.10ol
Page 19 and 20: Esempio 1Temperature Chirps69 1570
Page 21 and 22: Esempio 3(xi-xm)(yi-ym) (xi-xm)^2 (
Page 23 and 24: Equazione della retta stimataPossia
Page 25 and 26: La Tabella ANOVA 2Sommando i termin
Page 27 and 28: La Tabella ANOVA 4La variabilità a
Page 29 and 30: Gradi di libertàPer confrontare la
Page 31 and 32: La Tabella ANOVA 7*yy ˆ =yy ˆ = a
Page 33 and 34: Esempio 5(ypred-ym) (ypred-ym)^2-2.
Page 35 and 36: Assunti*Supponiamo di assumere che
Page 37 and 38: Test Fs 2 è una stima della variab
Page 39 and 40: Esempio 7Supponiamo di aver stabili
Page 41 and 42: Test t per il coefficiente b 2Possi
Page 43 and 44: Test t per il coefficiente b 4Nell
Page 45 and 46: Stima intervallare per bAlternativa
Page 47 and 48: Esempio 8In realtà noi abbiamo gi
Page 49 and 50: Bande di confidenza per la retta*Po
Page 51 and 52: Coefficiente di Correlazione r 2r
Page 53 and 54: Esempio 10Essendo S YY½ = 6.45 e S
Page 55 and 56: Valutazione del modello*L’assunto
Page 57 and 58: Osservazioni ripetute 2*NotazioneAb
Page 59 and 60: Osservazioni ripetute 4*Possiamo ca
Page 61: Osservazioni ripetute 6*Un risultat
Page 65 and 66: I Residui 3*Unstandardized Residual
Page 67 and 68: Valori anomali ed estremiL’istogr
Page 69 and 70: Grafico di e i vs Y predettoUn graf
Page 71 and 72: I Residui 7*Frequenza del canto2217
Page 73: Riferimenti bibliograficiAlcuni Tes
show all

La Regressione Lineare Semplice - UniversitÃ degli Studi di Perugia

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?