Questo tutorial spiega come eseguire la regressione lineare su una calcolatrice TI-84.<\/span><\/p>\n Supponiamo di voler comprendere la relazione tra il numero di ore di studio di uno studente per un esame e il voto ottenuto all’esame.<\/span><\/p>\n Per esplorare questa relazione, possiamo eseguire i seguenti passaggi su una calcolatrice TI-84 per eseguire una semplice regressione lineare utilizzando le ore studiate come variabile esplicativa e il voto dell’esame come variabile di risposta.<\/span><\/p>\n Passaggio 1: inserisci i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n Innanzitutto, inseriremo i valori dei dati per la variabile esplicativa e la variabile di risposta. Premere Stat<\/span> quindi premere EDIT<\/span> . Inserisci i seguenti valori per la variabile esplicativa (ore studiate) nella colonna L1 e i valori per la variabile di risposta (punteggio esame) nella colonna L2:<\/span> <\/p>\n Passaggio 2: eseguire la regressione lineare.<\/strong><\/span><\/p>\n Successivamente, eseguiremo una regressione lineare. Premere Stat<\/span> quindi scorrere fino a CALC<\/strong> . Quindi scorrere fino a 8: Linreg(a+bx)<\/strong> e premere Invio<\/span> .<\/span> <\/p>\n Per Xlist e Ylist, assicurati che L1 e L2 siano selezionati poich\u00e9 queste sono le colonne che abbiamo utilizzato per inserire i nostri dati. Lascia FreqList<\/strong> vuoto. Scorri verso il basso fino a Calcola<\/strong> e premi Invio<\/span> . Verr\u00e0 visualizzato automaticamente il seguente output:<\/span> <\/p>\n Passaggio 3: interpretare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n Dai risultati, possiamo vedere che l\u2019equazione di regressione stimata \u00e8:<\/span><\/p>\n punteggio esame = 68.7127 + 5.5138*(ore)<\/strong><\/span><\/p>\n Interpretiamo il coefficiente di ore nel senso che per ogni ora aggiuntiva studiata, il punteggio dell’esame dovrebbe aumentare in media di 5,5138<\/strong> . Interpretiamo il coefficiente dell’intercetta nel senso che il punteggio atteso dell’esame per uno studente che studia zero ore \u00e8 68.7127<\/strong> .<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare questa equazione di regressione stimata per calcolare il punteggio atteso dell’esame per uno studente, in base al numero di ore di studio.<\/span><\/p>\n Ad esempio, uno studente che studia per tre ore dovrebbe ottenere un punteggio d’esame di 85,25<\/strong> :<\/span><\/p>\n punteggio esame = 68,7127 + 5,5138*(3) = 85,25<\/span><\/p>\n Possiamo anche vedere che r al quadrato per il modello di regressione \u00e8 r 2<\/sup> = 0,7199<\/strong> .<\/span><\/p>\n Questo valore \u00e8 noto come coefficiente di determinazione. \u00c8 la proporzione della varianza nella variabile di risposta che pu\u00f2 essere spiegata dalla variabile esplicativa. In questo esempio, il 71,99% della variazione dei punteggi degli esami pu\u00f2 essere spiegata dal numero di ore studiate.<\/span><\/p>\n Come creare un grafico residuo su una calcolatrice TI-84<\/a> La regressione lineare \u00e8 un metodo che possiamo utilizzare per comprendere la relazione tra una variabile esplicativa, x, e una variabile di risposta, y. Questo tutorial spiega come eseguire la regressione lineare su una calcolatrice TI-84. Esempio: regressione lineare su una calcolatrice TI-84 Supponiamo di voler comprendere la relazione tra il numero di ore di […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Esempio: regressione lineare su una calcolatrice TI-84<\/strong><\/span><\/h3>\n
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<\/p>\n![\"Regressione](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationti5.png\")
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<\/p>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come eseguire la regressione quadratica su una calcolatrice TI-84<\/a>
Come eseguire la regressione esponenziale su una calcolatrice TI-84<\/a>
Come eseguire la regressione logaritmica su una calcolatrice TI-84<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"