35. REGRESSIONE LINEARE Semplice

[@Ripetizionistatistica]

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[@giuliagiuliesi5107]

TI AMO, DOPO UN MESE HO FINALMENTE CAPITO COME TROVARE LE MALEDETTE Y CAPPELLO

[@furiosissimo]

Un grazie da tutti i baby psicologi che faranno statistica il 21 settembre.

[@elisamarrocco2005]

Aldilà delle odiosissime pubblicità di webinar gratis e gente che ha la formula magica per investire in borsa, anche questo video mi è stato utilissimo ed io ho un disperato bisogno di passare questo benedetto esame. Non ti guardo con ad blocker perché meriti, sei molto bravo💪 Grazie ancora 🙏

[@Ripetizionistatistica]

Non so se noi "youtubers" abbiamo in qualche modo controllo sulle pubblicità. Mi informerò, grazie mille e buona fortuna 💪

[@Ripetizionistatistica]

Ho bloccato quel genere di annunci 😉

[@sophie_1998]

Complimenti e grazie mille per i video. Tutto molto chiaro e preciso.

[@nikecatania95]

Io non devo superare l'esame di statistica ma devo riprendere dei concetti essenziali per poter fare la materia di machine learning. Penso che questo video mi è veramente utile, ti ringrazio tanto.

[@RGVChannel]

Grazie, mi sei stato utile per il mio esame universitario.

[@irenebaggetto6104]

Per la prima volta ho davvero capito

[@piccrellanapoli]

Premetto che sto preparando statistica ma frequento sociologia quindi la matematica l ho lasciata anni fa, sto impazzendo a cercare di capire tutto ma so che grazie a te ci riuscirò, ci credo!!! ... Lo spero 😂.. no vabbè comunque arrivata a questo punto si complicano le cose ... E tu rispetto all inizio corri un po' di più e sei meno preciso (è da ammettere) ... Bel lavoro comunque grazie mille, concordo con l altro commento per il fatto che dovresti insegnare ;)

[@Ripetizionistatistica]

Ho solo inserito una dimostrazione matematica all'inizio, che credo possa anche non interessare. Ciò che ci interessa realmente è che con la regressione lineare semplice si cerca una retta (retta di regressione: linea rossa) che rappresenti al meglio la dipendenza di una variabile (y) da un'altra (x) che nella realtà è rappresentata dal diagramma di dispersione (la linea spezzata in nero). Una retta in geometria è rappresentata da due parametri a e b. Nella "non interessante" dimostrazione cerco questi parametri con il metodo dei minimi quadrati, per appunto trovare quella retta di regressione che rappresenti al meglio la suddetta dipendenza e che quindi sia il più vicino possibile ai valori osservati. Questo metodo infatti minimizza le distanze dei valori realmente osservati del fenomeno oggetto di studio (yi) dai valori teorici che si trovano su questa retta di regressione (yi cappello). Da questo metodo si ottengono le formule per calcolare a e b, che sono ciò che realmente ci interessa ai fini degli esercizi :)

[@piccrellanapoli]

Ripetizioni statistica Senza parole ..ce la farò 😂💪💪💪

[@serypalumbo7854]

Oddio anche io sono di sociologia Federico II e devo dare l'esame di statistica ..preghiamo il😅😅

[@massimotomaino110]

complimenti davvero, una spiegazione limpidissima

[@usemamejri1709]

Spiegazione molto chiara, bravissimo

[@gerhardkeraj7555]

Ho finalmente capito i minimi quadrati, ottima spiegazione!

[@DeDog]

super chiaro bravo

[@claudiapopolo98]

Grazie mille, ottima spiegazione

[@michaelbringmann1515]

Grazie! Sei bravissimo!

[@PaoloCondo]

Grazie! Molto utile

[@Padoin-bp3pg]

ciaoooo, come sempre sei stato bravissimo e sei diventato ormai il mio professore di statistica. Volevo chiederti però proprio alla fine del video come mai la spesa delle famiglie osservate aumenta mediamente di 473 euro all'aumentare di 1000 euro di reddito? Cioè non ho capito quel 1000 euro dove sia uscito fuori più che altro, Ringrazio molto in partenza per l'attenzione e per la pazienza data a questo commento ahahah

[@Ripetizionistatistica]

Perché le unità di x o di y qui sono espresse in migliaia di euro 😉 1=1000

[@Padoin-bp3pg]

@ ahhhhh scusami ancora per il commento banale

[@Ripetizionistatistica]

Ma va, tranquillo. Chiedi quello che vuoi 😉

[@markuse12]

Sei un signore

[@antoniogipponi904]

Sei molto bravo

[@SaraCasuccio]

Grazie mille , quindi i parametri a e b corrispondono all'intercetta e al coefficente della retta?

[@Ripetizionistatistica]

Esatto

[@classic_petter]

Purtroppo il video l’ho trovato ora, sarebbe stato molto utile averlo visto prima dell’esame universitario di statistica

[@francescofusciani8822]

sto preparando un esame di psicometria.. infinite grazieeeeeeeeee

[@antonilamarialopezduran8406]

bravo, capito tutto

[@Liam-mu5cx]

grazie bro

[@danielepi88]

Ciao, spieghi benissimo! Perchè nel caso ponderato moltiplichi per 25, poi 75 e poi 125? Da dove vengono fuori? Sto facendo un ripasso generale per alcune cose che mi servono e sicuramente mi manca qualche passaggio.

[@Ripetizionistatistica]

Valore centrale delle classi

[@danielepi88]

@@Ripetizionistatistica ah ok... grazie mille!

[@tommasoantonacci6067]

ti amo

[@davidelu2326]

Salve, scusate una domanda forse un po' fuori luogo. Io ho fatto l'inserimento in GPS l'anno scorso. Non devo fare immissione in ruolo, poiché non ho fatto nessun concorso, ma su istanze on line non compare più ne l'elenco scuole ne il modello B e nemmeno la possibilità di visualizzarle per l'anno 2021/2022. Come mai? L'iscrizione alle GPS non dovrebbe valere per due anni? grazie mille

[@narc.isax.]

Ciao, nel caso ponderato le xi corrispondono al valore centrale della classe?

[@Ripetizionistatistica]

Nel caso continuo, sì.

[@merypanzy93]

Ho un dubbio che mi fa male ma b ,beta standardizzato e (β)sono la stessa cosa?

[@martinacappello6149]

ciao! grazie mille per il video, volevo chiedere, b rappresenta il coefficiente di correlazione?

[@danielapasquini3031]

Si

[@Ripetizionistatistica]

No.

[@salmeelezovski561]

ciao :) ho un caso di questo tipo: una serie di valori che esprimono i soldi spesi per la non fornitura, e una altra serie di valori che esprimono i soldi spesi totali per la fornitura. secondo te posso fare una regressione? se si come mi conviene operare?

[@atrelius6335]

Per Costruire la Retta di Regressione sul grafico, una volta trovati A e B come dovremmo operare? Non sarebbe y=A+Bxi la retta di regressione? Grazie comunque per i tuoi video sempre molto chiari e utili.

[@Ripetizionistatistica]

U Menefreghist esattamente :)

[@alex-xt4fm]

io per trovare b uso covarianza diviso varianza e viene 1,15 e non 1,1, va bene lo stesso?

[@Ripetizionistatistica]

Purtroppo no. Il risultato è 1,1. Le formule anche se diverse sono poi nei fatti la stessa formula, dato che le n nelle formule di covarianza e varianza si semplificano e quindi si annullano, lasciando quindi nella sostanza codevianza e devianza. cov/var = cod/n / dev/n = cod/dev

[@alessiacantini3376]

ciao, avrei una domanda in merito. Nel video hai indicato che per trovare b nell'equazione della retta bisogna fare codev(x,y)/dev(x). Il mio libro invece riporta che b=cov(x,y)/var(x). Riesci a spiegarmi la differenza? grazie mille in anticipo!!

[@Ripetizionistatistica]

Covar=codev/n Var=dev/n La formula è la stessa perché n della covar al numeratore e n della var al denominatore si semplificano.

[@giannamartucci4198]

il coefficiente angolare di regressione equivale al metodo dei minimi quadrati?

[@Ripetizionistatistica]

Non equivale. Lo ottieni grazie a quel metodo.

[@angelariccio8954]

Ciao in un esercizio mi chiede di calcolare la dipendenza in media delle due variabili, ovviamente ho i rispettivi dati, cosa devo applicare? In un altro invece, mi da sempre una tabella di dati però mi chiede di verificare se il colesterolo dipende linearmente dalle proteine. Anche in questo cosa devo trovare la retta di regressione?

[@Ripetizionistatistica]

Angela Riccio sempre regressione

[@davidecapone3438]

Il mio testo dice che per trovare b la formula è cov (x,y)/var(x). Le formule sono le stesse ?

[@Ripetizionistatistica]

Davide Capone non sono le stesse ma il risultato è lo stesso. Semplicemente cov=codev /n e var=dev/n.

[@davidecapone3438]

Ripetizioni statistica perfetto. grazie per la risposta e per questi video 🙏

[@Vi120993]

Scusami..perchè nella formula per trovare la b si moltiplica per n e da (xi - x)(yi-y) abbiamo xi(al quadrato) - xy??? il segno non dovrebbe essere +??? Stessa cosa al denominatore (perchè moltiplichiamo per n)

[@Ripetizionistatistica]

Perché utilizzo le formule ridotte che ho già spiegato nelle lezioni precedenti sulla devianza.

[@Vi120993]

@@Ripetizionistatistica grazie

[@jecofficialchannel]

nel primo esempio viene un valore di b pari a 1.1 ma r non dovrebbe stare tra -1 e +1?

[@Ripetizionistatistica]

E che c'entra r con b?

[@alessandrofiorenicchiarico2036]

Ciao,ci sono video sugli indici di connessione(chi-quadro,contingenza media,Cramer o Tschuprow)? Grazie.

[@Ripetizionistatistica]

Alessandro Fiore Nicchiarico non li ho trattati. Mi spiace

[@francescamagliano9600]

io ti amo

[@AlessioVragnaz98]

Scusami ma la Devianza è per caso la Varianza di una variabile aleatoria non normalizzata però al numero di dati n?

[@robertopaoletti6297]

So che non è più utile dopo 3 anni. Però la devianza è il numeratore della varianza. Quindi, se dividi la devianza per il collettivo (n), hai la varianza.

[@AlessioVragnaz98]

@robertopaoletti6297 ah ok quindi la somma degli scarti

[@Ripetizionistatistica]

La somma dei quadrati degli scarti

[@nicklil891]

Buongiorno. Scusa ma hai per caso fatto un video sulla regressione multplita? Non ci sto capendo nulla.

[@paride1986]

ti ringrazio per il video, è fatto molto bene, hai spiegato tutto in maniera perfetta!!! grazie se hai tempo e voglia.... mi sapresti dire cos'è la epsilon? nei miei appunti la retta di regressione è espressa come y=a+bx+epsilon dove epsilon dovrebbe essere una variabile detta "d'errore", ma nn ho capito come si trova e cosa significhi realmente.

[@Ripetizionistatistica]

Non devi trovarla. La epsilon rappresenta tutto ciò che con la regressione non sei riuscito a rappresentare (nel mio video, ad esempio, non potrai mai rappresentare quella linea spezzata sul grafico di dispersione con una linea retta) ovvero rappresenta le distanze tra i valori osservati y e i valori teorici ycappello. Infatti io scrivo che ycappello è uguale ad a+ bx. Invece y sarà uguale a ciò che hai scritto tu, cioè ycappello + epsilon.

[@paride1986]

Ripetizioni statistica grazie mille!!!!

[@tommasopieri4008]

Ciao con che applicazione hai fatto il grafico di dispersione e la seguente tabella?

[@tommasopieri4008]

@ripetizioni statistica

[@Ripetizionistatistica]

La tabella con Excel, il grafico con R

[@tommasopieri4008]

@@Ripetizionistatistica scusa R che programma sarebbe?

[@MunA66331]

@@tommasopieri4008 un software per l'analisi statistica, relativamente facile da usare se conosci bene la materia. Credo che tutti i grafici mostrati in queste lezioni sono output di R. Si usa per cose semplici, per regressioni e anche per analisi molto approfondite.

[@nicolamenga8943]

Ciao, grazie per il video, mi è stato molto utile. Volevo chiederti, hai per caso in programma di spiegare la regressione lineare Bayesiana? Grazie! :D

[@Ripetizionistatistica]

No, mi spiace :)

[@nicolamenga8943]

@@Ripetizionistatistica Mh, peccato. Grazie lo stesso :D

[@francescos7361]

Interessante .

[@MunA66331]

ciao! volevo chiederti se hai qualche video sulla stima di massima verosimiglianza, te ne sarei davvero grato!

[@Ripetizionistatistica]

Non ne ho fatti. Mi spiace.

[@MunA66331]

@@Ripetizionistatistica posso chiederti un chiarimento? cos'è l'ipotesi di omoshedasticità nel modello di regressione lineare? te ne sarei grato

[@Ripetizionistatistica]

L'omoschedasticità si riferisce ai residui, cioè quella parte casuale per così dire che il modello non riesce ad analizzare. Ogni modello ha una componente deterministica e una residuale o casuale o stocastica. Affinché un modello sia adatto a rappresentare la realtà, i residui o gli "errori" devono rispettare determinate proprietà. Diversamente significherebbe che ci è sfuggito qualche fattore deterministico che sarebbe finito quindi nella componente residuale. Tra queste proprietà c'è quella di omoschedasticità dei residui che implica che la variabilità osservata nei residui sia costante. Cioè per ogni i, cioè per ogni valore osservato, var(ei)=σ². Significa che la stima non può essere più o meno accurata (rispettivamente la variabilità nei residui più piccola o più grande) per un'osservazione piuttosto che per un'altra.

[@elisamarrocco2005]

Buonasera, c'è qualche video sulla regressione lineare multipla?

[@Ripetizionistatistica]

No, ho trattato solo la semplice.

[@LorenzoMartullo]

ciao, come mai il mio prof di statistica ha indicato formule diverse per il valore b nella retta di regressione (cov y,x diviso var(x)) e quindi poi i calcoli sono molto diversi negli esercizi? grazie per il video

[@Ripetizionistatistica]

Non ti preoccupare per i calcoli. Il risultato è lo stesso ;) Covar=codev/n Var=dev/n n al numeratore e al denominatore si semplificano e il risultato è lo stesso.

[@LorenzoMartullo]

@@Ripetizionistatistica grazie mille! non so perchè ma sto impazzendo con gli esercizi sulla regressione in questi giorni di didattica a distamza, è veramente l'unico argomento dove mi viene il 10% degli esercizi, mentre tutti gli argomenti prima li ho capiti benissimo. boh.. :(

[@danielapasquini3031]

La mia prof infatti ci ha indicato covarianza

[@lucafigliolini1146]

Ciao ma b cosa indica che non ho capito bene?

[@francescos7361]

Ponderando la regressione.

[@paridevalenti7169]

Non riesco a capire da dove salti fuori n quando semplifichi la formula della regressione lineare

[@Ripetizionistatistica]

C'è la sommatoria davanti. Quindi parliamo della media sommata n volte che è come dire moltiplicata per n. Ma queste sono formule ridotte della devianza che spiego nella lezione sulla variabilità.

[@teczenioalessandro9718]

non c'è l'audio, giusto? Non sono io che ho le traveggole

[@pietromocci1808]

ma un video sulla regressione multipla, proprietà supplementari e violazioni di ipotesi???

[@AlbertoBaronti]

esame di statistica...menomale ci sei te!

[@leo_mas_922]

Auguri con quello di italiano

[@AlbertoBaronti]

@@leo_mas_922 mah

[@leo_mas_922]

@@AlbertoBaronti Andato male?