{"id":2783,"date":"2023-07-20T17:37:37","date_gmt":"2023-07-20T17:37:37","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/fogli-google-di-traccia-residua\/"},"modified":"2023-07-20T17:37:37","modified_gmt":"2023-07-20T17:37:37","slug":"fogli-google-di-traccia-residua","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/fogli-google-di-traccia-residua\/","title":{"rendered":"Come creare una trama residua in fogli google"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Un diagramma dei residui<\/strong> \u00e8 un tipo di diagramma che visualizza i valori adattati rispetto ai residui per un modello di regressione.<\/span><\/p>\n

Questo tipo di grafico viene spesso utilizzato per valutare se un modello di regressione lineare \u00e8 appropriato o meno per un dato set di dati e per verificare l’ eteroschedasticit\u00e0<\/a> dei residui.<\/span><\/p>\n

Il seguente esempio passo passo mostra come creare un grafico dei residui per un semplice modello di regressione lineare in Fogli Google.<\/span><\/p>\n

Passaggio 1: inserisci i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n

Iniziamo inserendo i seguenti valori per un set di dati:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Passaggio 2: calcolare l’equazione del modello di regressione<\/strong><\/span><\/h3>\n

Successivamente, utilizzeremo le funzioni PENDENZA<\/strong> e INTERCETTA<\/strong> per calcolare l’equazione del modello di regressione lineare semplice per questo set di dati:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Utilizzando questi valori, possiamo scrivere la seguente semplice equazione di regressione lineare:<\/span><\/p>\n

y = 29,631 + 0,755x<\/span><\/p>\n

Passaggio 3: calcolare i valori previsti<\/strong><\/span><\/h3>\n

Quindi possiamo utilizzare l’equazione di regressione per calcolare i valori previsti per ciascuna osservazione.<\/span><\/p>\n

Digiteremo la seguente formula nella cella C2<\/strong> :<\/span><\/p>\n

 =<\/span> $B$16<\/span> +<\/span> $B$15<\/span> *<\/span> A2\n<\/span><\/strong><\/pre>\n
 Possiamo quindi copiare e incollare questa formula in ogni cella rimanente nella colonna C<\/strong> :<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Passaggio 4: calcolare i residui<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Un residuo<\/a> \u00e8 la differenza tra un valore osservato e un valore previsto in un modello di regressione.<\/span><\/p>\n
 Viene calcolato come segue:<\/span><\/p>\n
 Residuo = Valore osservato \u2013 Valore previsto<\/strong><\/span><\/p>\n
 Per calcolare il residuo per ciascuna osservazione nel nostro set di dati, possiamo digitare la seguente formula nella cella D2<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 =<\/span> B2<\/span> -<\/span> C2<\/span>\n<\/strong><\/pre>\n
 Possiamo quindi copiare e incollare questa formula in ogni cella rimanente nella colonna D<\/strong> :<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Passaggio 5: creare la trama residua<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Per creare il diagramma dei residui, possiamo evidenziare i valori nell’intervallo A2:A13<\/strong> , quindi tenere premuto il tasto “Ctrl” ed evidenziare i valori nell’intervallo D2:D13<\/strong> .<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Quindi fare clic sulla scheda Inserisci<\/strong> , quindi su Grafico<\/strong> nel menu a discesa.<\/span><\/p>\n
 Nel pannello Editor grafico<\/strong> visualizzato sul lato destro dello schermo, scegli Grafico a dispersione<\/strong> come tipo di grafico:<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Apparir\u00e0 automaticamente il seguente grafico residuo:<\/span> <\/p>\n
\"trama<\/p>\n
 L’asse x mostra i valori della variabile predittrice nel nostro modello di regressione e l’asse y mostra i residui.<\/span><\/p>\n
 Un presupposto chiave<\/a> della regressione lineare \u00e8 che i residui abbiano una varianza costante a ciascun livello di x, quindi spesso utilizziamo un grafico dei residui per determinare se questo presupposto \u00e8 soddisfatto.<\/span><\/p>\n
 Se i residui sono distribuiti approssimativamente equamente intorno allo zero nel grafico senza una tendenza chiara, allora generalmente diciamo che l\u2019ipotesi di varianza costante \u00e8 soddisfatta.<\/span><\/p>\n
 Nel nostro grafico dei residui sopra, possiamo vedere che i punti nel grafico sembrano essere sparsi in modo casuale attorno allo zero senza uno schema chiaro. Concluderemmo quindi che l’ipotesi di varianza costante \u00e8 soddisfatta per questo particolare modello di regressione.<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
 I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in Fogli Google:<\/span><\/p>\n
 Come eseguire la regressione lineare in Fogli Google<\/a>
 Come eseguire la regressione polinomiale in Fogli Google<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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