Analisi di regressione: Padroneggiare l'arte dell'analisi di regressione, prevedere, analizzare, decidere

Di Fouad Sabry

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.

• Lingua: Italiano
• Editore: Un Miliardo Di Ben Informato [Italian]
• Data di uscita: 4 feb 2024

Anteprima del libro