Il metodo dei minimi quadrati

[@BARBITURICI00]

Molto interessante.

[@Didatticaadistanzapertutti]

Grazie per il feedback

[@BARBITURICI00]

@@Didatticaadistanzapertutti Mi permetto di chiedere due cose. Posso chiederle se è possibile confrontare i dati di un trend storico con un trend previsionale e confrontare i due grafici per vedere quanto discostano tra di loro? Posso usare il metodo dei minimi quadrati o ci sono altre metodologie da utilizzare? Inoltre è possibile dare un peso ai dati? È possibile normalizzare i dati in modo tale che tutti abbiano lo stesso peso? Mi scuso se ho scritto castronerie ed anche per il disturbo. Grazie. Buon fine settimana

[@Didatticaadistanzapertutti]

Per rispondere al primo quesito farei un confronto fra i coefficienti di determinazione delle 2 funzioni interpolazionanti a parità di tipologia di funzione interpolazione (esempio 2 funzioni polinomiali). La maggiore o minore bontà del modello mi può consentire di valutare in parallelo dati storici e dati previsionali. La live non prevede funzioni complesse per il target a cui è rivolto

[@Didatticaadistanzapertutti]

Riguardo ai dati già il calcolo di r al quadrato è un tipo di normalizzazione con i dati portati avanti in parallelo in quanto a parità di tipologia di funzione interpolazione ci consente un confronto. Grazie per le domande che arricchiscono il valore del video

[@BARBITURICI00]

@@Didatticaadistanzapertutti grazie per le informazioni, ora provo a studiare la metodologia migliore