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In statistica, regressione lineare è una tecnica per stimare la relazione tra una variabile indipendente, X, e il suo risultato scalare, il ...

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In statistica, regressione lineare è una tecnica per stimare la relazione tra una variabile indipendente, X, e il suo risultato scalare, la variabile dipendente, Y, derivato da una serie di XY relationships.The routine di calcolo comporta cercando di adattare una linea retta tra un scatter plot di coordinate XY tale che la somma dei quadrati delle differenze tra ogni risultato dipende, Yi, e la linea calcolato ad ogni Xi è minimizzato. Questo è il cosiddetto "minimi quadrati ordinari (OLS)" estimator.R-squared, spesso chiamato il "coefficiente di determinazione," esprime la "bontà di adattamento" della linea per il diagramma a dispersione. Si va da 0, non in forma qualunque, a 1, che è un rapporto perfetto dove tutti i punti della trama adattano lungo il rettilineo line.The versione iPad consente di aggiungere, recuperare, riordinare o eliminare set di dati. Permette inoltre emailing, messaggi di testo, e la stampa di un report in formato PDF. Inoltre, cambiando la forma di regressione da Y = funzione (X) per X = function (Y) è consentita con stima della quantità variabile dipendente da un numero variabile indipendente specificato dall'utente .
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