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modello di regressione lineare

Il modello di regressione lineare è uno degli strumenti più utilizzati per l’analisi dei dati e la previsione. Si basa sull’idea di relazione lineare tra una variabile indipendente e una variabile dipendente. Questo modello assume che il cambiamento nella variabile indipendente abbia un effetto proporzionale sul cambiamento nella variabile dipendente.

La regressione lineare è particolarmente utile quando si desidera comprendere o prevedere il valore di una variabile dipendente basandosi su uno o più fattori. Ad esempio, potrebbe essere utilizzata per comprendere come la spesa pubblicitaria influenzi le vendite di un determinato prodotto o per prevedere il prezzo di una casa in base alle sue caratteristiche.

Per creare un modello di regressione lineare, sono necessari dati sia sulla variabile indipendente che su quella dipendente. Il modello cercherà quindi di trovare la linea retta migliore che si adattasse ai dati, minimizzando gli errori di previsione. Questa linea retta rappresenterà la relazione tra le due variabili ed è espressa attraverso un’equazione matematica.

È importante notare che il modello di regressione lineare ha alcune assunzioni. Ad esempio, si presume che la relazione tra le variabili sia lineare e che non ci siano errori sistematici nei dati. Inoltre, la regressione lineare può essere influenzata da dati anomali o da variabili non correlate.