Analisi di regressione - Padroneggiare l'arte dell'analisi di regressione prevedere analizzare decidere
Fouad Sabry
Translator Cosimo Pinto
Publisher: Un Miliardo Di Ben Informato [Italian]
Summary
Che cos'è l'analisi di regressione Nella modellazione statistica, l'analisi di regressione è un insieme di processi statistici per stimare le relazioni tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. La forma più comune di analisi di regressione è la regressione lineare, in cui si trova la linea che più si adatta ai dati secondo uno specifico criterio matematico. Ad esempio, il metodo dei minimi quadrati ordinari calcola la linea unica che minimizza la somma delle differenze al quadrato tra i dati reali e quella linea. Per specifiche ragioni matematiche, ciò consente al ricercatore di stimare l'aspettativa condizionale della variabile dipendente quando le variabili indipendenti assumono un dato insieme di valori. Forme di regressione meno comuni utilizzano procedure leggermente diverse per stimare parametri di posizione alternativi o stimare l'aspettativa condizionale in una raccolta più ampia di modelli non lineari. Come trarrai vantaggio (I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti: Capitolo 1: Analisi di regressione Capitolo 2: Minimi quadrati Capitolo 3: Teorema di Gauss-Markov Capitolo 4: Regressione non lineare Capitolo 5: Coefficiente di determinazione Capitolo 6: Stima delle variabili strumentali Capitolo 7: Distorsione da variabili omesse Capitolo 8: Minimi quadrati ordinari Capitolo 9: Somma residua dei quadrati Capitolo 10: Regressione lineare semplice Capitolo 11: Minimi quadrati generalizzati Capitolo 12: Errori standard coerenti con l'eteroschedasticità Capitolo 13: Fattore di inflazione della varianza Capitolo 14: Non lineare minimi quadrati Capitolo 15: Regressione delle componenti principali Capitolo 16: Somma dei quadrati di adattamento Capitolo 17: Leva finanziaria (statistiche) Capitolo 18: Regressione polinomiale Capitolo 19: Modelli di errori nelle variabili Capitolo 20: Minimi quadrati lineari Capitolo 21: Regressione lineare (II) Rispondere alle principali domande del pubblico sull'analisi di regressione. (III) Esempi reali dell'utilizzo dell'analisi di regressione in molti campi. A chi è rivolto questo libro Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che desiderano andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di analisi di regressione.
Available since: 02/04/2024.
Print length: 378 pages.
