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Obiettivo del presente volume è introdurre il modello di regressione lineare, con cenni alle principali estensioni. I modelli di regressione servono per capire se e come il comportamento di una variabile di interesse può essere spiegato usando altre variabili. Ad esempio, in che modo la portata di un fiume `e influenzata dalle precipitazioni nel suo bacino idrografico? Oppure, il prezzo e la spesa in attività promozionali sono variabili che determinano le vendite di un prodotto? Naturalmente, le relazioni di questo tipo non sono mai esatte: note le precipitazioni, la portata di un fiume che ne consegue verrà sempre calcolata con un certo margine di errore, dovuto al fatto che vi sono variabili importanti non incluse nel modello (ad esempio la forma del bacino idrografico, o la natura del terreno), oppure alla presenza di fattori non rilevabili o imprevedibili. Questi ultimi vengono riassunti in un termine il cui comportamento viene completamente attribuito al caso.
Modello lineare. Teoria e applicazioni con R di Matteo Grigoletto
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