La regressione tra altezza ed età segue y=a+bx. La curva è -
Iperbole
Sigmoideo
Retta
Parabola
Ris. è 'c' cioè Regressione lineare o La regressione non è la stessa cosa della correlazione, ma le due sono correlate. La correlazione quantifica quanto bene le due variabili X e Y sono correlate tra loro, ma non è possibile prevedere che una variazione unitaria di una variabile causerà la quantità di cambiamento dell'altra variabile. Per questa equazione di regressione è necessaria. o Se due variabili sono altamente correlate, diventa possibile prevedere il valore della variabile dipendente dal valore della variabile indipendente utilizzando la tecnica di regressione. L'analisi di regressione è la modellazione matematica per descrivere l'effetto che una o più variabili indipendenti hanno su una variabile dipendente. o Quindi, quando esiste una relazione distinta tra due variabili, è necessario eseguire entrambi i calcoli, ovvero il coefficiente di correlazione seguito dalla regressione. Se non viene stabilita alcuna relazione nel coefficiente di correlazione, la regressione non è affatto necessaria. Tipi di regressione Esistono i seguenti tipi di regressione:? 1. Regressione lineare Nella regressione lineare l'influenza della variabile indipendente (esplicativa) su una variabile dipendente (di risposta) è lineare, ovvero il cambiamento nella variabile indipendente causerà un cambiamento nella variabile dipendente che può essere rappresentata da una linea retta. La regressione lineare può essere di due tipi: i) Regressione lineare semplice: - Esprime l'effetto di una variabile indipendente (X) sulla variabile dipendente (Y)- y = a + bx dove ? a = è una costante Ida intercetta costante b è il coefficiente di regressione x è la variabile indipendente. y = è la variabile dipendente il cui valore deve essere trovato. ii) Regressione lineare multipla:- Esprime l'effetto di più di una variabile indipendente su una variabile dipendente. 2. Regressione curvilinea In alcune situazioni, l'influenza della variabile indipendente sulla variabile dipendente è come una curva (invece che una linea retta). Il suffisso "lineare" è ancora presente perché la curva può essere trasformata in linea dopo alcune trasformazioni matematiche come il logaritmo e il quadrato. La regressione curvilinea, simile alla regressione lineare, può essere di due tipi: i) Regressione curvilinea semplice:- influenza di una variabile indipendente su una variabile dipendente, con qualche potere sulla variabile indipendente y = a + b(x)6 ii) Curvilinea multipla regressione: influenza di più di una variabile indipendente su una variabile dipendente, con un certo potere sulle variabili indipendenti. y = a + b (x,)2 + C(X2)3 + d(x3)3 3. Regressione non lineare Il terzo tipo di regressione è chiamato regressione non lineare che ha una relazione simile a una curva. Tuttavia; questo termine viene utilizzato solo per il rapporto che non può essere portato in forma lineare mediante alcuna trasformazione. Venendo alla domanda o Nell'equazione di regressione non c'è né quadrato né logaritmo. Ciò significa che è una regressione lineare. o Esiste una sola variabile indipendente (x). o Pertanto, si tratta di una semplice regressione lineare che può essere rappresentata da una linea retta.