{"id":3552,"date":"2023-07-16T21:28:21","date_gmt":"2023-07-16T21:28:21","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/excel-regressione-multipla-lineart\/"},"modified":"2023-07-16T21:28:21","modified_gmt":"2023-07-16T21:28:21","slug":"excel-regressione-multipla-lineart","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/excel-regressione-multipla-lineart\/","title":{"rendered":"Excel: come utilizzare regr.lin per eseguire regressioni lineari multiple"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">\u00c8 possibile utilizzare la funzione <b>REGR.LIN<\/b> in Excel per adattare un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-multipla\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">modello di regressione lineare multipla<\/a> a un set di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa funzione utilizza la seguente sintassi di base:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 17px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span class=\" default-formula-text-color\" dir=\"auto\">=<\/span> <span class=\" default-formula-text-color\" dir=\"auto\">LINEST<\/span> <span class=\" default-formula-text-color\" dir=\"auto\">(<\/span> <span dir=\"auto\">known_y's, [known_x's], [const], [stats]<\/span> <span class=\" default-formula-text-color\" dir=\"auto\">)<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>y_nota<\/strong> : un array di valori y noti<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x_conosciuti<\/strong> : un array di valori x noti<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>const<\/strong> : argomento facoltativo. Se TRUE, la costante b viene elaborata normalmente. Se FALSE, la costante b \u00e8 impostata su 1.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>stats<\/strong> : argomento facoltativo. Se TRUE, vengono restituite statistiche di regressione aggiuntive. Se FALSE, non vengono restituite statistiche di regressione aggiuntive.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il seguente esempio passo passo mostra come utilizzare questa funzione nella pratica.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: inserisci i dati<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Innanzitutto, inseriamo il seguente set di dati in Excel:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-29415 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lignestmult1.jpg\" alt=\"\" width=\"472\" height=\"459\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: utilizzare REGR.LIN per adattare un modello di regressione lineare multipla<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di voler adattare un modello di regressione lineare multipla utilizzando <strong>x1<\/strong> , <strong>x2<\/strong> e <strong>x3<\/strong> come variabili predittive e <strong>y<\/strong> come variabile di risposta.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per fare ci\u00f2, possiamo digitare la seguente formula in qualsiasi cella per adattarla a questo modello di regressione lineare multipla<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 17px;\"> <strong>=LINEST( <span style=\"color: #3366ff;\">D2:D14<\/span> , <span style=\"color: #ff0000;\">A2:C14<\/span> )<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Lo screenshot seguente mostra come utilizzare questa formula nella pratica:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-29416\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lignestmult2.jpg\" alt=\"Regressione lineare multipla Excel REGR.LIN\" width=\"644\" height=\"502\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come interpretare il risultato:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il coefficiente dell&#8217;intercetta \u00e8 <strong>28.5986<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il coefficiente per x1 \u00e8 <strong>0,34271<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il coefficiente per x2 \u00e8 <strong>-3.00393<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il coefficiente per x3 \u00e8 <strong>0,849687<\/strong> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzando questi coefficienti, possiamo scrivere l&#8217;equazione di regressione adattata come segue:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>y = 28,5986 + 0,34271(x1) \u2013 3,00393(x2) + 0,849687(x3)<\/strong><\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3 (facoltativo): visualizzare ulteriori statistiche di regressione<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo anche impostare il valore dell&#8217;argomento <strong>stats<\/strong> nella funzione <b>REGR.LIN<\/b> uguale a <strong>VERO<\/strong> per visualizzare ulteriori statistiche di regressione per l&#8217;equazione di regressione adattata:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-29417 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lignestmult3.jpg\" alt=\"\" width=\"664\" height=\"457\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L\u2019equazione di regressione adattata \u00e8 sempre la stessa:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>y = 28,5986 + 0,34271(x1) \u2013 3,00393(x2) + 0,849687(x3)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come interpretare gli altri valori del risultato:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;errore standard per x3 \u00e8 <strong>0.453295<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;errore standard per x2 \u00e8 <strong>1.626423<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;errore standard per x1 \u00e8 <strong>1.327566<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;errore standard per l&#8217;intercetta \u00e8 <strong>13.20088<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La R <sup>2<\/sup> del modello \u00e8 <strong>.838007<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;errore standard residuo per y \u00e8 <strong>3,707539<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La statistica F complessiva \u00e8 <strong>15.51925<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">I gradi di libert\u00e0 sono <strong>9<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La somma dei quadrati della regressione \u00e8 <strong>639.9797<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La somma residua dei quadrati \u00e8 <strong>123.7126<\/strong> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In generale, la misura di maggior interesse in queste statistiche aggiuntive \u00e8 il valore <sup>R2<\/sup> , che rappresenta la proporzione della varianza nella variabile di risposta che pu\u00f2 essere spiegata dalla variabile predittrice.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il valore di <sup>R2<\/sup> pu\u00f2 variare da 0 a 1.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 l&#8217;R <sup>2<\/sup> di questo particolare modello \u00e8 <strong>0,838<\/strong> , ci\u00f2 ci dice che le variabili predittive stanno facendo un buon lavoro nel prevedere il valore della variabile di risposta y.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Correlato:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/buon-valore-di-r-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Qual \u00e8 un buon valore R quadrato?<\/a><\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni in Excel:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/il-piu-grande-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come utilizzare la funzione REGR.LOG in Excel<\/a><br \/> Come eseguire la regressione non lineare in Excel<br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-cubica-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eseguire la regressione cubica in Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00c8 possibile utilizzare la funzione REGR.LIN in Excel per adattare un modello di regressione lineare multipla a un set di dati. 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