• Non ci sono risultati.

ESERCITAZIONE (ML)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Condividi "ESERCITAZIONE (ML)"

Copied!
1
0
0

Testo completo

(1)

STATISTICA MATEMATICA a.a. 2001/2002

ESERCITAZIONE (ML)

Si utilizzino i dati dell’esercitazione n.2.

Si vuole stabilire se la variabile peso dipende dalle altre variabili .

1. Effettuare una regressione lineare in cui si faccia dipendere il peso dalle restanti variabili esclusa la densità corporea utilizzando sia i dati completi che quelli senza i soggetti “anomali”. Si scriva una relazione sulla bontà dei due modelli.

2. Costruire – se si ritiene opportuno - uno o più modelli ridotti; se ne verifichi la significatività rispetto al modello completo. Si scriva una relazione sulla scelta del modello ridotto.

Riferimenti

Documenti correlati

attorno al modello possono essere individuate due fasce di ampiezza

Il metodo della Regressione Lineare (o metodo di stima ai Minimi Quadrati) si occupa di individuare, all’interno di un certo ambito di funzioni, una relazione fra le

SE R² =0 SIGNIFICA CHE IL CONTRIBUTO ESPLICATIVO ALLA DEVIANZA COMPLESSIVA APPORTATO DAL MODELLO È IDENTICAMENTE NULLO; LA DEVIANZA COMPLESSIVA È SOLO SPIEGATA DALLA

Un esempio di funzione matematica in grado di approssimare in modo soddisfacente i valori osservati è riportato nella figura seguente che riporta lo scatter relativo ai

Supponiamo ora di avere una differente incertezza per ciascuna misura sulle y e che non esista incertezza sulla misura dell’osservabile x. La nuova relazione non è altro che

L’algoritmo di regressione lineare da’ sempre come risultato una retta, indipendemente dal fatto che i punti si collochino o meno sulla una retta stessa.. E’ necessario

[r]