{"id":1440,"date":"2023-07-26T09:34:24","date_gmt":"2023-07-26T09:34:24","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/errore-standard-di-regressione-excel\/"},"modified":"2023-07-26T09:34:24","modified_gmt":"2023-07-26T09:34:24","slug":"errore-standard-di-regressione-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/errore-standard-di-regressione-excel\/","title":{"rendered":"Come calcolare l&#39;errore standard di regressione in excel"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Adattiamo un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">modello di regressione lineare<\/a> , il modello assume la seguente forma:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Y = \u03b2 <sub>0<\/sub> + \u03b2 <sub>1<\/sub> X + \u2026 + \u03b2 <sub>i<\/sub><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">dove \u03f5 \u00e8 un termine di errore indipendente da X.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Non importa come X possa essere utilizzato per prevedere i valori di Y, nel modello ci sar\u00e0 sempre un errore casuale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un modo per misurare la dispersione di questo errore casuale \u00e8 utilizzare l&#8217; <strong>errore standard del modello di regressione<\/strong> , che \u00e8 un modo per misurare la deviazione standard <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/residuo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">dei residui<\/a> \u03f5.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial fornisce un esempio passo passo di come calcolare l&#8217;errore standard di un modello di regressione in Excel.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: creare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per questo esempio, creeremo un set di dati contenente le seguenti variabili per 12 studenti diversi:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Risultato dell&#8217;esame<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Ore passate a studiare<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Classe attuale<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14241 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/standregexcel1.png\" alt=\"\" width=\"504\" height=\"476\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: adattare il modello di regressione<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, adatteremo un modello <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-multipla\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">di regressione lineare multipla<\/a> utilizzando <em>il punteggio dell&#8217;esame<\/em> come <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-risposte-esplicative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">variabile di risposta<\/a> e <em>le ore di studio<\/em> e <em>il voto attuale<\/em> come variabili predittive.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per fare ci\u00f2, fai clic sulla scheda <strong>Dati<\/strong> lungo la barra multifunzione superiore, quindi fai clic su <strong>Analisi dati<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5292 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/deuxsampexcel3.png\" alt=\"\" width=\"472\" height=\"180\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se questa opzione non \u00e8 disponibile, \u00e8 necessario prima <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/come-caricare-il-toolpak-di-analisi-in-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">caricare il Data Analysis ToolPak<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nella finestra che appare, seleziona <strong>Regressione<\/strong> . Nella nuova finestra che appare, fornisci le seguenti informazioni:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14242 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/standregexcel2.png\" alt=\"\" width=\"605\" height=\"457\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dopo aver fatto clic su <strong>OK<\/strong> , verr\u00e0 visualizzato l&#8217;output del modello di regressione:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14243 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/standregexcel3.png\" alt=\"\" width=\"598\" height=\"449\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: interpretare l&#8217;errore standard di regressione<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;errore standard del modello di regressione \u00e8 il numero accanto <strong>all&#8217;errore standard<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14244 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/standregexcel4.png\" alt=\"Errore standard di regressione in Excel\" width=\"604\" height=\"411\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;errore standard di questo particolare modello di regressione risulta essere <strong>2.790029<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo numero rappresenta la distanza media tra i risultati effettivi dell&#8217;esame e i risultati dell&#8217;esame previsti dal modello.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tieni presente che alcuni risultati dell&#8217;esame saranno distanti pi\u00f9 di 2,79 unit\u00e0 dal punteggio previsto, mentre altri saranno pi\u00f9 vicini. Ma, in media, la distanza tra i risultati effettivi dell&#8217;esame e i risultati previsti \u00e8 <strong>2,790029<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Si noti inoltre che un errore standard di regressione pi\u00f9 piccolo indica che un modello di regressione si adatta pi\u00f9 fedelmente a un set di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pertanto, se adattiamo un nuovo modello di regressione al set di dati e otteniamo un errore standard, diciamo, <strong>di 4,53<\/strong> , questo nuovo modello sarebbe meno efficace nel prevedere i punteggi degli esami rispetto al modello precedente.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un altro modo comune per misurare l&#8217;accuratezza di un modello di regressione \u00e8 utilizzare R-quadrato. Dai un&#8217;occhiata a<a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-dellerrore-standard\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">questo articolo<\/a> per un&#8217;interessante spiegazione dei vantaggi derivanti dall&#8217;utilizzo dell&#8217;errore standard di regressione per misurare l&#8217;accuratezza rispetto all&#8217;R quadrato.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Adattiamo un modello di regressione lineare , il modello assume la seguente forma: Y = \u03b2 0 + \u03b2 1 X + \u2026 + \u03b2 i dove \u03f5 \u00e8 un termine di errore indipendente da X. 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