Regression

Obiettivi:

Costruire modelli che permettono di mettere in relazione tra loro fenomeni, scegliere il modello appropriato e interpretarne i risultati.

 

Tecniche presentate: 

Principali tecniche statistiche per l'analisi di fenomeni multidimensionali (regressione lineare, modelli lineari generalizzati, modelli non

lineari)

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Esercitazioni:

Sono previste esercitazioni per ciascuno degli argomenti trattati.

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Prerequisiti: 

E' propedeutica la frequenza al corso TSC o avere conoscenza degli argomenti in esso contenuti.

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Argomenti:

Previsione di un fenomeno quantitativo

• La regressione lineare semplice

  • La retta di regressione

  • Gli assunti del modello di regressione

• La regressione lineare multipla

  • Analisi diagnostica (Residuals, Influences, Leverage, Collinearità)

• Il modello lineare generalizzato

  • L'analisi della varianza

  • L'analisi della varianza multivariata e le misure ripetute

  • I modelli ad affetti misti

• Introduzione ai modelli non lineari

  • La regressione polinomiale

  • Le reti neurali

 Previsione di un fenomeno qualitativo

• La regressione logistica