La regressione tra altezza ed età segue y=a+bx. La curva è
Iperbole
Sigmoideo
Retta
parabola
Ris. è 'c' Regressione lineare: 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.Tipi:Regressione lineare: Il valore di una variabile (X) viene utilizzato per prevedere il valore dell'altra variabile (Y) mediante una semplice formula matematica. Nella regressione lineare la variabile dipendente (Y) dipende da una singola variabile indipendente (X). L'equazione della regressione lineare assume la forma dell'equazione per qualsiasi linea retta. y = a + bx dove - a = è una costante k/a costante di intercetta b = è il coefficiente di regressione x = è la variabile indipendente.y = è la variabile dipendente il cui valore deve essere scoperto.Regressione multipla: più di uno la variabile viene utilizzata per prevedere il valore atteso di Y.Y = a + b1X1 + b2x2 +b1x1 dove a = costante di intercettab = coefficiente di regressione per la variabile indipendente X1 es. Rubin ha scoperto che il peso alla nascita di un bambino (Y in grammi) può essere parzialmente previsto dal n. di sigarette fumate quotidianamente sia dalla madre che dal padre del bambino (X2). Secondo l'equazione di regressione multipla Y = 3385 - 9x1 - 6x2Regressione non lineare: coinvolge forme matematiche più complicate, comprese le funzioni logaritmiche.
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