{"id":1887,"date":"2023-07-24T14:26:32","date_gmt":"2023-07-24T14:26:32","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/metodo-dei-minimi-quadrati-excel\/"},"modified":"2023-07-24T14:26:32","modified_gmt":"2023-07-24T14:26:32","slug":"metodo-dei-minimi-quadrati-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/metodo-dei-minimi-quadrati-excel\/","title":{"rendered":"Come utilizzare il metodo dei minimi quadrati in excel"},"content":{"rendered":"<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Il <strong>metodo dei minimi quadrati<\/strong> \u00e8 un metodo che possiamo utilizzare per trovare la retta di regressione che meglio si adatta a un dato insieme di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per utilizzare il metodo dei minimi quadrati per adattare una linea di regressione in Excel, possiamo utilizzare la funzione <strong>=LINEST()<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il seguente esempio passo passo mostra come utilizzare questa funzione nella pratica.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: crea il set di dati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Innanzitutto, creiamo il seguente set di dati in Excel:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18069 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/methode1.png\" sizes=\"\" srcset=\"\" alt=\"\" width=\"489\" height=\"470\"><\/p>\n<h3> <strong><span style=\"color: #000000;\">Passaggio 2: utilizzare il metodo dei minimi quadrati per adattare la retta di regressione<\/span><\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare la funzione <strong>=LINEST(known_ys,known_xs)<\/strong> per utilizzare il metodo dei minimi quadrati per adattare una linea di regressione a questo set di dati:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18070 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/methode2.png\" sizes=\"\" srcset=\"\" alt=\"\" width=\"498\" height=\"438\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Una volta premuto <strong>INVIO<\/strong> , appariranno i coefficienti del modello di regressione:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18071 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/methode3.png\" sizes=\"\" srcset=\"\" alt=\"\" width=\"498\" height=\"457\"><\/p>\n<h3> <strong><span style=\"color: #000000;\">Passaggio 3: interpretare i risultati<\/span><\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzando i coefficienti della funzione <strong>=LINEST()<\/strong> , possiamo scrivere la seguente linea di regressione adattata:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">y = 11,55211 + 1,07949(x)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo usare questa equazione per stimare il valore di y in base al valore di x.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, se x = 10 allora stimeremmo che y sarebbe uguale a <strong>22.347<\/strong> :<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">y = 11,55211 + 1,07949(10) = 22,347<\/span><\/p>\n<h3> <strong><span style=\"color: #000000;\">Passaggio 4: tracciare i risultati<\/span><\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Infine, possiamo utilizzare i seguenti passaggi per tracciare il set di dati con la linea di regressione adattata:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Evidenzia le celle <strong>A2:B16<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Fare clic sulla scheda <strong>Inserisci<\/strong> lungo la barra multifunzione superiore. Quindi fare clic sulla prima opzione del grafico denominata <strong>Inserisci grafico a dispersione (X, Y) o a bolle<\/strong> nel gruppo Grafici.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Una volta visualizzato il grafico, fare clic sul segno pi\u00f9 &#8220;+&#8221; nell&#8217;angolo in alto a destra. Nel menu a discesa, seleziona la casella accanto a <strong>Trendline<\/strong> per aggiungere la linea di regressione adattata al grafico.<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18075 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/methode4.png\" sizes=\"\" srcset=\"\" alt=\"\" width=\"676\" height=\"364\"><\/p>\n<h3> <strong><span style=\"color: #000000;\">Risorse addizionali<\/span><\/strong><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/excel-di-regressione-lineare-multipla\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eseguire una regressione lineare multipla in Excel<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-quadratica-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eseguire la regressione quadratica in Excel<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-polinomiale-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eseguire la regressione polinomiale in Excel<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regolazione-della-curva-in-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Adattamento della curva in Excel (con esempi)<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il metodo dei minimi quadrati \u00e8 un metodo che possiamo utilizzare per trovare la retta di regressione che meglio si adatta a un dato insieme di dati. 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