Un coefficiente di variazione , spesso abbreviato CV , è un modo per misurare la diffusione dei valori in un set di dati rispetto alla media. Viene calcolato come segue: CV = σ/μ Oro: σ: la deviazione standard del set di...
In statistica, ci sono tre test t comunemente usati: Test t per un campione : utilizzato per confrontare la media della popolazione con un determinato valore. Test t indipendente a due campioni : utilizzato per confrontare due medie di popolazione. Test...
L’asimmetria è un modo per descrivere la simmetria di una distribuzione. Una distribuzione è distorta positivamente se ha una “coda” sul lato destro della distribuzione: Nota: a volte le distribuzioni asimmetriche positivamente sono anche chiamate distribuzioni “destre”. In questo articolo condividiamo...
L’asimmetria è un modo per descrivere la simmetria di una distribuzione. Una distribuzione è distorta negativamente se ha una “coda” sul lato sinistro della distribuzione: Nota: a volte le distribuzioni asimmetriche negativamente sono anche chiamate distribuzioni “asimmetriche a sinistra”. In questo...
Mallows Cp è una metrica utilizzata per selezionare il miglior modello di regressione tra diversi modelli. Viene calcolato come segue: Cp = RSS p /S 2 – N + 2(P+1) Oro: RSS p : la somma residua dei quadrati per un...
Nell’analisi di regressione, Mallows Cp è una metrica utilizzata per selezionare il miglior modello di regressione tra diversi modelli potenziali. Possiamo identificare il modello di regressione “migliore” identificando il modello con il valore Cp più basso vicino a p +1, dove...
L’Akaike Information Criterion (AIC) è una metrica utilizzata per confrontare l’adattamento di modelli di regressione multipli. Viene calcolato come segue: AIC = 2K – 2 ln (L) Oro: K: il numero di parametri del modello. Il valore predefinito di K è...
L’Akaike Information Criterion (AIC) è una metrica utilizzata per confrontare l’adattamento di diversi modelli di regressione. Viene calcolato come segue: AIC = 2K – 2 ln (L) Oro: K: il numero di parametri del modello. Il valore predefinito di K è...
L’Akaike Information Criterion (AIC) è una metrica utilizzata per confrontare l’adattamento di diversi modelli di regressione. Viene calcolato come segue: AIC = 2K – 2 ln (L) Oro: K: il numero di parametri del modello. ln (L) : la log-verosimiglianza del...
L’Akaike Information Criterion (AIC) è una metrica utilizzata per confrontare l’adattamento di diversi modelli di regressione. Viene calcolato come segue: AIC = 2K – 2 ln (L) Oro: K: il numero di parametri del modello. ln (L) : la log-verosimiglianza del...