Cosa spiega la regressione lineare?


Utilizzo dell’analisi di regressione lineare

L’analisi di regressione lineare viene utilizzata per prevedere il valore di una variabile in base al valore di un’altra variabile. La variabile che si desidera prevedere viene chiamata variabile dipendente. La variabile che si utilizza per prevedere il valore dell’altra variabile si chiama variabile indipendente.

Come leggere i coefficienti di regressione?

Il segno del coefficiente di regressione b indica il "verso" della relazione: il segno positivo indica una concordanza tra le variabili (ad un aumento della x corrisponde un aumento della y), il segno negativo una discordanza (ad un aumento della x corrisponde una diminuzione della y).

Utilità del modello di regressione lineare

L’analisi della regressione è una tecnica usata per analizzare una serie di dati che consistono in una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. Lo scopo è stimare un’eventuale relazione funzionale esistente tra la variabile dipendente e le variabili indipendenti.

Calcolo della pendenza e intercetta su Excel

  1. Inserisci le coordinate nel foglio Excel: nelle celle ‘B2’ e ‘C2’ digita la prima coppia di coordinate (x e y).
  2. Nelle celle ‘B3’ e ‘C3’ digita la seconda coppia di coordinate.
  3. Calcola la pendenza della retta: all’interno della cella ‘C4’ digita la seguente formula ‘=Pendenza(C2:C3,B2:B3)’ (senza apici).

Come tracciare la retta di regressione su Excel

Rechiamoci nella cella "C2" e scriviamo la nostra formula "=regr. lin". Selezioniamo i valori della nostra Y, punto e virgola, della nostra X, punto e virgola, lasciamo in bianco il campo della "costante" e, nel campo "stat", selezioniamo "VERO". Questo ci permetterà di ottenere ulteriori statistiche della regressione.

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