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Regressione semplice e multipla in forma matriciale. Test su di un singolo predittoreTest sui singoli predittoriVarianza dei singoli predittoriCorrelazione tra i predittoriMatrici standardizzateMatrici di correlazioneSommatorie dei quadrati in ZR quadro in ZR quadro tra variabili indipendent
E N D
1. Regressione semplice e multipla in forma matriciale Metodo dei minimi quadrati
Stima di beta
Regressione semplice
Regressione multipla con 2 predittori
Regressione multipla con 3 predittori
Sommatoria dei quadrati
R quadro
Test sui parametri beta
Matrice di covarianza dei beta
Errore standard dei beta
2. Regressione semplice e multipla in forma matriciale Test su di un singolo predittore
Test sui singoli predittori
Varianza dei singoli predittori
Correlazione tra i predittori
Matrici standardizzate
Matrici di correlazione
Sommatorie dei quadrati in Z
R quadro in Z
R quadro tra variabili indipendenti
Errore standard dei beta in Z
3. Metodo dei minimi quadrati
4. Metodo dei minimi quadrati
5. Regressione semplice
7. Regressione semplice
8. Regressione semplice
9. Regressione multipla Analoga a quella semplice
Una sola variabile dipendente (Y) o da spiegare
Due o più variabili indipendenti (X) o predittive, esplicative
Correlazione multipla (anziché semplice)
Stima con i minimi quadrati
11. Regr.multipla matriciale
12. Regr.multipla matriciale
13. Regr.multipla matriciale
15. Regr.multipla matriciale
19. Forma matriciale
20. Forma matriciale
21. Forma matriciale
22. Forma matriciale
23. Schema generale
24. Schema generale
25. Sommatoria dei quadrati
26. Sommatoria dei quadrati
27. Sommatoria dei quadrati
28. Sommatoria dei quadrati
29. Sommatoria dei quadrati
30. Sommatoria dei quadrati
31. R quadro
33. È possibile verificare l’ipotesi della diversità dei parametri bi presi nel loro insieme da 0: Test sui parametri b
36. Matrice di covarianza dei b
37. Matrice di covarianza dei b
38. Errore standard dei b
41. ------ Inserire matrice di covarianza dei beta
42. Disponendo dell’errore standard di misura associato a ciascun bi è possibile effettuare un t-test per verificare: Test su di un singolo predittore
43. Test su di un singolo predittore
44. Test sui singoli predittori
45. Test sui singoli predittori
46. Test sui singoli predittori
47. Test sui singoli predittori
48. Test sui singoli predittori
49. Tabella riassuntiva
50. Varianza delle singole Xi
51. Varianza dei singoli predittori
52. Covarianza tra predittori e variabile dipendente
53. Correlazione tra predittori e variabile dipendente
54. Test su più predittori È possibile effettuare un test statistico su di un gruppo di predittori al fine di verificarne la significatività.
A tal scopo si utilizza la formula precedentemente indicata:
Per testare, ad esempio, il peso dei soli primo e secondo predittori rispetto al modello totale, è necessario calcolare una nuova matrice bi dalla matrice Xi cui è stata tolta la colonna appartenente a tali predittori. Da questa segue immediato il calcolo di SSi.
55. Test su più predittori
56. Correlazione tra le variabili X
57. Correlazione tra le variabili X
60. Correlazione tra le variabili X
61. ------
62. Matrici standardizzate
63. Matrici standardizzate
64. Matrici standardizzate
68. Matrice di correlazione
69. Matrice di correlazione
70. Correlazione Y con singoli predittori
71. Correlazione Y con singoli predittori
72. Correlazione Y con singoli predittori
76. Correlazione multipla tra le Xi.yz
77. Correlazione multipla tra le Xi.yz
