Regressione lineare: una breve panoramica

Aggiornato su September 02, 2024 2 minuti a leggere

La regressione lineare potrebbe sembrare un termine complicato, ma in sostanza è uno strumento utile che ci aiuta a comprendere e prevedere le relazioni tra due variabili.

Qual è il problema con la regressione lineare?

Fondamentalmente, la regressione lineare consiste nel trovare una linea che meglio si adatta a un insieme di punti su un grafico. Questa linea ci aiuta a fare previsioni. Immagina di tracciare dei punti su un grafico: stiamo individuando la tendenza.

L’equazione magica:

Ogni linea è rappresentata da una funzione lineare: Y = mX + b. Dove:

• Y: Cosa stiamo cercando di prevedere (come il tuo peso).

• X: ciò che usiamo per fare la previsione (come la tua altezza).

• m: la pendenza della linea.

• b: Il punto iniziale della linea.

Come funziona?

Pensala in questo modo: se conosci l’altezza di un gruppo di persone e il peso corrispondente, la regressione lineare traccia una linea che passa attraverso quei punti. Questa linea ci aiuta a indovinare il peso di una persona nuova semplicemente conoscendone l’altezza.

Esempi di vita reale:

• Vendite e temperatura del gelato: giornata calda (X), più gelato venduto (Y)

• Ore di studio e punteggi degli esami: più ore di studio (X), punteggi degli esami più alti (Y).

Il processo:

• Raccogli dati: ottieni informazioni sulle cose che stai studiando, come altezza e peso.

• Disegna la linea: la linea collega i punti sul grafico. Questo può essere un processo iterativo o l’utilizzo di soluzioni esatte.

• Fai previsioni: usa la linea per prevedere una cosa in base a un’altra.

Perché è importante?

Previsioni! Ci aiuta a indovinare i risultati sulla base di modelli esistenti.

È la base per una magia dei dati più avanzata.

Attenzione:

Funziona meglio quando la relazione è piuttosto diretta. Se è dappertutto, le cose possono diventare complicate.