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Definizione - Che cosa significa regressione lineare?
La regressione lineare è un tipo di analisi statistica che tenta di mostrare una relazione tra due variabili. La regressione lineare esamina vari punti dati e traccia una linea di tendenza. La regressione lineare può creare un modello predittivo su dati apparentemente casuali, mostrando tendenze nei dati, come nelle diagnosi di cancro o nei prezzi delle azioni.
Techopedia spiega la regressione lineare
La regressione lineare è uno strumento importante nell'analisi. La tecnica utilizza calcoli statistici per tracciare una linea di tendenza in una serie di punti dati. La linea di tendenza potrebbe essere qualsiasi cosa, dal numero di persone a cui è stato diagnosticato un tumore della pelle alle prestazioni finanziarie di un'azienda. La regressione lineare mostra una relazione tra una variabile indipendente e una variabile dipendente in fase di studio.
Esistono diversi modi per calcolare la regressione lineare. Uno dei più comuni è il normale metodo dei minimi quadrati, che stima le variabili sconosciute nei dati, che si trasforma visivamente nella somma delle distanze verticali tra i punti di dati e la linea di tendenza.
I calcoli per eseguire regressioni lineari possono essere piuttosto complessi. Fortunatamente, i modelli di regressione lineare sono inclusi nella maggior parte dei pacchetti di calcoli principali, come Excel, R, MATLAB e Mathematica.
