Statistica (generale)

Variabile qualitativa e quantitativa

Variabile qualitativa: Nominale (ordinamento non possibile) Ordinale [] = [ + ] = + > ?@A BA[] = [ + ] = + + 2(, ) oppure variabile quantitativa Discreta o Continua.

Correlazione lineare e frequenze

Correlazione lineare: indica se c’è associazione lineare, ma non è in grado di rilevare modelli di associazione non lineare. !"#$%#&'( (**+,%-(

Frequenza relativa: se è positiva dipendenza lineare à-+-./#,,# 0"#$%#&'( (**+,%-( lontana da 1 lieve associazione lineare à frequenza relativa ∗ totale della assoluta.

Frequenza assoluta: Ex. di commento per variabili qualitative.

Densità: frequenza relativa / ampiezza.

Frequenza cumulata: freq relativa 1 + freq relativa 2.

Coefficienti e fatturato medio

Coefficenti positivi e significativi. Essi indicano l’incremento atteso del fatturato medio sulla base della posizione geografica del ristorante Nothwest, Southwest invece che nel centro.

Per esempio, ci si aspetta che i ristoranti posizionati in aree Nothwest abbiano un fatturato medio maggiore di 38,20 rispetto al ristorante situato in area centre, a parità di altre condizioni.

Tipologie di variabili e grafici

Qualitative Qualitative Quantitative Quantitative Nominale Ordinali Discrete (con Discrete (con = −

Poche modalità) Molte modalità) 789: A( ) = ∑ − Z è la somma dei residui della regressione al quadrato, data dalla somma delle deviazioni al 8 8.

Plot e diagrammi

• Plot: diagramma a torta.
• Plot: diagrammare a barre.
• Plot: diagramma ad aste.
• Plot: istogramma.

789: A( = ∑ ( − \) è la somma degli scostamenti al quadrato dei valori osservati (sulla variabile dipendente) dalla 8- loro media.

• Non ordinamento delle modalità.
• Il grafico fornisce solo importanza relativa per ogni modalità.
• Uguale ampiezza: obbligatoriamente la altezza = frequenza.
• Segue un ordine al fine di valutare e confrontare la rilevanza dei valori assunti.
• Le modalità non sono relativizzata per G numeri l’

• Tiene conto delle distanze tra le modalità osservate.
• Consente di visualizzare la distribuzione di frequenze assolute, relative o percentuali.
• Altezza = frequenza.
• La frequenza di classe dev’essere relativizzata per la densità in quanto /($$).

• Base = ampiezza.
• Area = freq. relativa.
• Altezza = densità di frequenza.
• Se l’ampiezza è inferiore, la frequenza sarà la / = dove è il numero di variabili esplicative del modello.

Capacità adattiva del modello

Capacità adattiva del modello, coefficiente di determinazione: dove.

Se è un valore basso, bassa spiegazione della variabilità, quindi c'è un'alta dispersione attorno al piano di regressione: meglio intervallo di previsione in modo da tenere conto dell’elevata incertezza che caratterizza la previsione puntuale.

È meglio considerare una stima per intervallo, in quanto t-stats è molto alto, al fine di tenere conto dell’errore standard dello stimatore.

Se devo fare un confronto: se il valore dell’indice è suggerisce che l’inclusione della nuova variabile aumenta la complessità senza migliorare l’adattamento ai dati.

L’intervallo di previsione rispetto a quello di confidenza incorpora anche l'incertezza legata alla deviazione delle specifiche realizzazioni della variabile dipendente dal valore atteso previsto dal modello.

Statistica test

Statistica Test: viene utilizzata per verificare le ipotesi che le variabili siano uguali (H0) o almeno una di esse è diversa (H1).

Per ottenere il t-value: Estimate (coefficiente)/standard error p-value 2*(1-pt(statistica test, df) à.

GG = − indica che le variabili esplicative considerate spiegano insieme tot % della varianza della.