{"id":1447,"date":"2023-07-26T08:45:28","date_gmt":"2023-07-26T08:45:28","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/fogli-google-di-regressione-polinomiale\/"},"modified":"2023-07-26T08:45:28","modified_gmt":"2023-07-26T08:45:28","slug":"fogli-google-di-regressione-polinomiale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/fogli-google-di-regressione-polinomiale\/","title":{"rendered":"Regressione polinomiale in fogli google (passo dopo passo)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">L&#8217;analisi di regressione viene utilizzata per quantificare la relazione tra una o pi\u00f9 variabili predittive e una <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-risposte-esplicative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">variabile di risposta<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il tipo pi\u00f9 comune di analisi di regressione \u00e8 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">la regressione lineare semplice<\/a> , utilizzata quando una variabile predittore e una variabile di risposta hanno una relazione lineare.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8174 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/polynomeexcel1.png\" alt=\"Relazione lineare tra due variabili\" width=\"475\" height=\"355\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tuttavia, a volte la relazione tra una variabile predittore e una variabile di risposta non \u00e8 lineare.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8175 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/polynomeexcel2.png\" alt=\"Esempio di relazione quadratica\" width=\"472\" height=\"357\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8176 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/polynomeexcel3.png\" alt=\"Esempio di relazioni cubiche\" width=\"473\" height=\"355\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In questi casi, ha senso utilizzare <strong>la regressione polinomiale<\/strong> , che pu\u00f2 tenere conto della relazione non lineare tra le variabili.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial fornisce un esempio passo passo di come eseguire la regressione polinomiale in Fogli Google.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: creare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Innanzitutto, creiamo un set di dati falso con i seguenti valori:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14306 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/polyregfeuilles1.png\" alt=\"\" width=\"452\" height=\"410\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: crea un grafico a dispersione<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, creeremo un grafico a dispersione per visualizzare i dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Innanzitutto, evidenzia le celle <strong>A2:B11<\/strong> come segue:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14307 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/polyregfeuilles2.png\" alt=\"\" width=\"399\" height=\"365\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, fai clic sulla scheda <strong>Inserisci<\/strong> , quindi su <strong>Grafico<\/strong> dal menu a discesa:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14308 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/polyregfeuilles3.png\" alt=\"\" width=\"431\" height=\"457\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per impostazione predefinita, Fogli Google inserir\u00e0 un grafico a dispersione:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14309 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/polyregfeuilles4.png\" alt=\"\" width=\"459\" height=\"410\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: trovare l&#8217;equazione di regressione polinomiale<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Successivamente, fai doppio clic in un punto qualsiasi del grafico a dispersione per visualizzare la finestra <strong>dell&#8217;editor grafico<\/strong> sulla destra:<\/span><\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14310 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/polyregfeuilles5.png\" alt=\"\" width=\"280\" height=\"488\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, <strong>fai clic su Serie<\/strong> . Successivamente, scorri verso il basso e seleziona la casella accanto a <strong>Trendline<\/strong> e modifica il Tipo in <strong>Polinomiale<\/strong> . Per Etichetta, scegli <strong>Usa equazione<\/strong> , quindi seleziona la casella accanto a <strong>Mostra <sup>R2<\/sup><\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14311 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/polyregfeuilles6.png\" alt=\"\" width=\"262\" height=\"518\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 far\u00e0 apparire la seguente formula sopra il grafico a dispersione:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14313 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/polyregfeuilles7.png\" alt=\"Regressione polinomiale in Fogli Google\" width=\"553\" height=\"339\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo vedere che l\u2019equazione di regressione polinomiale adattata \u00e8:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>y = 9,45 + 2,1x \u2013 0,0188x <sup>2<\/sup><\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;R quadrato per questo modello \u00e8 <strong>0,718<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em>Ricordiamo che <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/buon-valore-di-r-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">R al quadrato<\/a> ci dice la percentuale di variazione nella variabile di risposta che pu\u00f2 essere spiegata dalle variabili predittive. Pi\u00f9 alto \u00e8 il valore, migliore \u00e8 il modello.<\/em><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, modifica il grado del polinomio su 3 nell&#8217;editor grafico:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14314 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/polyregfeuilles8.png\" alt=\"Modifica il grado del polinomio in Fogli Google\" width=\"269\" height=\"539\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 far\u00e0 apparire la seguente formula sopra il grafico a dispersione:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14315 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/polyregfeuilles9.png\" alt=\"Regressione cubica in Fogli Google\" width=\"555\" height=\"333\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 modifica l&#8217;equazione di regressione polinomiale adattata in:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>y = 37,2 \u2013 14,2x + 2,64x <sup>2<\/sup> \u2013 0,126x <sup>3<\/sup><\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;R quadrato per questo modello \u00e8 <strong>0,976<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Si noti che l&#8217;R quadrato di questo modello \u00e8 significativamente pi\u00f9 alto di quello del modello di regressione polinomiale con un grado pari a 2. Ci\u00f2 suggerisce che questo modello di regressione \u00e8 significativamente migliore nel catturare la tendenza dei dati sottostanti.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se si modifica il grado del polinomio su 4, la R al quadrato aumenta appena fino a <strong>0,981<\/strong> . Ci\u00f2 suggerisce che un modello di regressione polinomiale di grado 3 \u00e8 sufficiente per catturare la tendenza di questi dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare l&#8217;equazione di regressione adattata per trovare il valore atteso della variabile di risposta dato un dato valore della variabile predittrice. Ad esempio, se <em>x<\/em> = 4, il valore atteso per <em>y<\/em> sarebbe:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">y = 37,2 \u2013 14,2(4) + 2,64(4) <sup>2<\/sup> \u2013 0,126(4) <sup>3<\/sup> = <strong>14,576<\/strong><\/span><\/p>\n<hr>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em>Puoi trovare altri tutorial su Fogli Google in questa pagina .<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L&#8217;analisi di regressione viene utilizzata per quantificare la relazione tra una o pi\u00f9 variabili predittive e una variabile di risposta . Il tipo pi\u00f9 comune di analisi di regressione \u00e8 la regressione lineare semplice , utilizzata quando una variabile predittore e una variabile di risposta hanno una relazione lineare. 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