La regressione lineare può sembrare un termine complicato, ma in realtà è uno strumento pratico che ci aiuta a capire e prevedere le relazioni tra due variabili.
Qual è il problema della regressione lineare?
La regressione lineare consiste nel trovare una retta che si adatti meglio a una serie di punti su un grafico. Questa linea ci aiuta a fare previsioni. Immaginate di tracciare dei punti su un grafico: stiamo calcolando la tendenza.
L'equazione magica:
Ogni linea è rappresentata da una funzione lineare: Y = mX b. Dove:
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Y: Cosa stiamo cercando di prevedere (come il peso).
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X: Cosa usiamo per fare la previsione (come la vostra altezza).
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m: la pendenza della retta.
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b: il punto di partenza della linea.
Come funziona?
Vedetela così: Se si conosce l'altezza di un gruppo di persone e il loro peso corrispondente, la regressione lineare traccia una linea attraverso quei punti. Questa linea ci aiuta a indovinare il peso di una persona nuova solo conoscendo la sua altezza.
Esempi di vita reale:
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Vendite di gelati e temperatura: Giornata calda (X), più gelati venduti (Y)
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Ore di studio e punteggi d'esame: Più ore di studio (X), punteggi d'esame più alti (Y).
Il processo:
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Raccogliere dati: Ottenere informazioni sugli elementi oggetto di studio, come l'altezza e il peso.
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Disegnare la linea: La linea collega i punti del grafico. Questo può essere un processo iterativo o l'utilizzo di soluzioni esatte.
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Fare previsioni: Usare la linea per prevedere una cosa in base a un'altra.
Perché è importante?
Previsioni! Ci aiuta a indovinare i risultati in base agli schemi esistenti.
È la base per una magia dei dati più avanzata.
Attenzione:
Funziona meglio quando la relazione è piuttosto lineare. Se è un po' troppo movimentata, le cose possono diventare complicate.
