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ANALISI di REGRESSIONE

Distribuzione di probabilità o misura di

probabilità è la funzione che associa ad ogni

ANALISI esito di un esperimento la probabilità che

accada

di

REGRESSIONE Asserzioni rispetto a

MODELLO distribuzione di probabilità

data modelling modello empirico

non necessità di conoscenza del NON è necessario

processo di generazione dei dati conoscere

distribuzione di probabilità

ANALISI di REGRESSIONE

cugino Charles Robert

Darwin

Adrien-Marie Legendre Carl Friedrich Gauss Sir Francis Galton

1805 1809 1885

Nascita del termine regressione

Moindres carrés Metodo dei minimi quadrati Oggi ampliato in

contesto statistico

Applicazione alla determinazione Applicazione biologica che

delle orbite dei pianeti a partire dalle descrive un fenomeno tale per cui

osservazioni astronomiche la progenie di individui eccezionali

tende in genere ad essere meno sinonimo di "curva

eccezionale dei propri genitori e intercetta dei minimi

più simile ai loro avi più distanti quadrati".

METODO dei MINIMI QUADRATI

Metodo dei minimi quadrati (OLS: Ordinary Least Squares)

Tecnica di ottimizzazione individua Funzione il più possibile

vicina all’interpolazioni di punti sul piano

Questo metodo va distinto da quelli per

l'interpolazione dove si richiede che la funzione

calcolata passi esattamente per i punti dati.

per individuare nuovi punti del piano

Interpolazione:metodo

cartesiano a partire da un insieme finito di punti dati,

nell'ipotesi che tutti i punti si possano riferire ad una

funzione f(x) di una data famiglia di funzioni di una variabile

reale.

METODO dei MINIMI QUADRATI

Metodo dei minimi quadrati (OLS: Ordinary Least Squares)

Tecnica di ottimizzazione individua Funzione il più possibile

vicina all’interpolazioni di punti sul piano

Questo metodo va distinto da quelli per

l'interpolazione dove si richiede che la funzione

calcolata passi esattamente per i punti dati.

per individuare nuovi punti del piano

Interpolazione:metodo

cartesiano a partire da un insieme finito di punti dati,

nell'ipotesi che tutti i punti si possano riferire ad una

funzione f(x) di una data famiglia di funzioni di una variabile

reale.

METODO dei MINIMI QUADRATI

Metodo dei minimi quadrati (OLS: Ordinary Least Squares)

Tecnica di ottimizzazione individua Funzione il più possibile

vicina all’interpolazioni di punti sul piano

Questo metodo va distinto da quelli per

l'interpolazione dove si richiede che la funzione

calcolata passi esattamente per i punti dati.

per individuare nuovi punti del piano

Interpolazione:metodo

cartesiano a partire da un insieme finito di punti dati,

nell'ipotesi che tutti i punti si possano riferire ad una

funzione f(x) di una data famiglia di funzioni di una variabile

reale.

METODO dei MINIMI QUADRATI

Metodo dei minimi quadrati (OLS: Ordinary Least Squares)

Tecnica di ottimizzazione individua Funzione il più possibile

vicina all’interpolazioni di punti sul piano

Questo metodo va distinto da quelli per

l'interpolazione dove si richiede che la funzione

calcolata passi esattamente per i punti dati.

per individuare nuovi punti del piano

Interpolazione:metodo

cartesiano a partire da un insieme finito di punti dati,

nell'ipotesi che tutti i punti si possano riferire ad una

funzione f(x) di una data famiglia di funzioni di una variabile

reale.

La RICERCA STATISTICA

Analisi del problema e impostazione della ricerca statistica

1. definizione di

a. scopo della ricerca

b. fenomeno che si vuole studiare

2. ipotesi

3. individuazione della popolazione Rilevazione e classificazione

1. definizione di

a. campione

b. scale di misurazione

2. raccolta dati

3. segmentazione dati in classi omogenee

Rappresentazione dei dati

1. Definizione dei tipi di grafici

2. Rappresentazione dei dati con grafici opportuni Elaborazione dei dati

1. Utilizzo di metodi matematici per definire le

caratteristiche dei dati

2. Modelizzazione

3. Relazione tra ipotesi e modelli rilevati

RAPPRESENTAZIONE GRAFICA

90

80

70

60

50 Est

40 Ovest

30 Nord

20

10

0 1° 2° 3° 4°

Trim. Trim. Trim. Trim. ISTOGRAMMA


PAGINE

18

PESO

303.82 KB

AUTORE

Atreyu

PUBBLICATO

+1 anno fa


DESCRIZIONE DISPENSA

La lezione del modulo di “Statistica e Tecnologia” del Dott. Giorgio Poletti, descrive le variabili dipendenti e indipendenti, l'analisi di regressione, il metodo dei minimi quadrati, la ricerca statistica e la rappresentazione grafica (istogramma, diagrammi a barre, diagramma a torta, grafico ad area, radar, grafico a dispersione, grafico a linee).


DETTAGLI
Corso di laurea: Corso di laurea in scienze dell'educazione
SSD:
Università: Ferrara - Unife
A.A.: 2009-2010

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher Atreyu di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Pedagogia sperimentale e Tecnologie dell’istruzione e dell’apprendimento e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Ferrara - Unife o del prof Frignani Paolo.

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