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Retta di regressione
Dopo aver posto , per calcolare i coefficienti di regressione e della retta:

utilizziamo il metodo dei minimi quadrati e applichiamo le formule:
A tal fine consideriamo il seguente schema di calcolo:
|
xi |
zi |
yi |

|

|

|
|
1 |
1 |
196,3 |
1 |
38533,69 |
196,3 |
|
2 |
4 |
42,9 |
16 |
1840,41 |
171,6 |
|
3 |
9 |
25,7 |
81 |
660,49 |
231,3 |
|
4 |
16 |
54 |
256 |
2916 |
864 |
|
5 |
25 |
154,2 |
625 |
23777,64 |
3855 |
|
6 |
36 |
431,4 |
1296 |
186106 |
15530,4 |
|
Totale |
91 |
904,5 |
2275 |
253834,2 |
20848,6 |
Applicando i dati alle formule appena date si ha:
e

Pertanto, la retta di regressione ha equazione:
Y = 29,89661 + 7,96836Z
L’indice di determinazione lineare è pari a:

dove è la devianza di regressione e è la devianza totale. Per calcolare i due indici facciamo riferimento al seguente schema di calcolo:
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zi |
yi |

|

|

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|
1 |
196,3 |
37,86497 |
2074,803 |
12743,03 |
|
4 |
42,9 |
61,77003 |
11631,62 |
7917,435 |
|
9 |
25,7 |
101,6118 |
15637,5 |
2414,562 |
|
16 |
54 |
157,3903 |
9360,563 |
44,09353 |
|
25 |
154,2 |
229,1055 |
11,9025 |
6139,584 |
|
36 |
431,4 |
316,7574 |
78764,42 |
27558,46 |
|
Totale |
904,5 |
904,5 |
117480,8 |
56817,16 |
Pertanto, l’indice R2 è:

Le 6 coppie di valori unite da una spezzata e la retta di regressione sono rappresentate nella figura seguente:

Il materiale qui presentato è tratto dal volume 43/1 - Compendio di statistica, di C. Iodice, Edizioni Simone 2002
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