80. Coefficiente di regressione - Stima puntuale e intervallare

[@robertocannata6636]

Grazie mille. Spiegazione semplice e corretta. Mi piace molto l'utilizzo degli esempi visti passo passo. Una cosa in genere rara, ma che spesso è illuminante per capire la teoria. Bravo!

[@francescos7361]

Grazie mille per questo eroico contributo creando e distruggendo , oltre la teoria dei colori .

[@bcuser2]

esco pazzo...da rivedere 3 o 4 volte :) gran lavoro

[@beatriceromagnoli9667]

grazie i tuoi video mi salvano!

[@petros3670]

ciao,molto bravo,complimenti,farai in tempi brevi un video sulla regressione lineare univariata e correzione di continuità?

[@petros3670]

ok c'è già qualcosa qui haha,non avevo ancora visto e guardato il video

[@gianlucaurbanelli]

ciao, la radice quadrata della varianza corretta di errore è uguale all'errore standard ? In alcuni testi l'errore standard lo chiamano SE, mentre la sommatoria delle differenze tra y reale e y stimato al quadrato è anche detta SSE, è giusto ?

[@Ripetizionistatistica]

L'errore standard è, più in generale, la stima della deviazione standard di un qualsiasi stimatore. SSE è la Explained Sum of Squares che sarebbe la devianza di regressione. Quella che intendi tu invece è la SSR che è la Residual Sum of Squares.

[@gianlucaurbanelli]

quella che hai calcolato tu è la SSR, cioè la differenza al quadrato tra y reale e y stimato

[@Ripetizionistatistica]

@@gianlucaurbanellisi quella è la SSR. Io però ne calcolato la sua stima corretta per l'universo, dividendo per n-2, la SSR calcolata sul campione.

[@gianlucaurbanelli]

ok, grazie