Appunti prima parte
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Di cosa parla
- Analisi dei dati: identificazione di variabilità tramite modelli di regressione lineare e logistica, distinzione tra variabili qualitative e quantitative, utilizzo di R per creare tabella di frequenza, istogrammi, boxplot e QQplot.
- Modello di regressione lineare multipla: formula Y=B0+B1x1+...+Bnxn+e, assunzioni (linearità, indipendenza, omoschedasticità, normalità, assenza di perfetta multicollinearità), stima dei parametri con minimi quadrati ordinari.
- Inferenza statistica: test di verifica d'ipotesi per b1=0 o b1≠0, calcolo del quoziente toss=b1/s1 e utilizzo della distribuzione t di Student per valutare l'efficacia dell'effetto x1 su E(Y).
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