Scopri quale è la migliore combinazione di variabili esplicative per il tuo modello di regressione.
Regressione lineare multipla: quale è il modello migliore?
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ANALISI DATI: esempi ed esercizi
Se dovessi fare una classifica delle domande che mi vengono poste più frequentemente nel mio lavoro, sicuramente “Mi fai un esempio pratico?” e “Dove trovo degli esercizi fatti bene?” sarebbero ai primi posti. In questi articoli trovi le risposte ad entrambe: esempi ed esercizi che ti guideranno con un linguaggio comprensibile e senza formule complicate a passare dalla teoria statistica all’analisi concreta dei dati.
R quadro: il coefficiente di determinazione
Scopri come calcolare ed interpretare correttamente il coefficiente di determinazione R quadro in un modello di regressione lineare.
La distribuzione normale spiegata semplice
Scopri cosa si intende in pratica per curva gaussiana, come si fa un test di normalità e quando si usa questa distribuzione in un’analisi dati.
Grafico di dispersione
Il diagramma di dispersione, in inglese scatterplot, permette di visualizzare graficamente la relazione tra due variabili quantitative. Scopri come si legge ed interpreta.
Come fare un grafico a torta (con video tutorial)
Scopri come costruire su Excel e Fogli un grafico a torta con le frequenze percentuali di una variabile qualitativa.
Boxplot ed outliers
Il boxplot è un grafico per variabili quantitative che ti aiuta a capire se una distribuzione è simmetrica, a fare confronti tra più distribuzioni e ad identificare gli outliers.
Statistica descrittiva ed analisi esplorativa dei dati
Scopri quali grafici ed indici usare per descrivere i tuoi dei dati, come trovare velocemente outliers ed errori e le relazioni tra variabili.
Deviazione standard: definizione e significato
Scopri quando usare, come calcolare e come interpretare deviazione standard e varianza.
Istogramma di frequenza o densità spiegato semplice
Che differenza c’è tra istogramma e grafico a barre? E tra densità e frequenza? Quando e come si usano e si interpretano? Scoprilo qui.