{"id":700,"date":"2023-07-29T01:26:46","date_gmt":"2023-07-29T01:26:46","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/calcolatore-di-regressione-lineare\/"},"modified":"2023-07-29T01:26:46","modified_gmt":"2023-07-29T01:26:46","slug":"calcolatore-di-regressione-lineare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/calcolatore-di-regressione-lineare\/","title":{"rendered":"Calcolatore di regressione lineare"},"content":{"rendered":"<p><script src=\"https:\/\/cdnjs.cloudflare.com\/ajax\/libs\/mathjs\/5.1.1\/math.js\"><\/script><script src=\"https:\/\/cdn.jsdelivr.net\/npm\/jstat@latest\/dist\/jstat.min.js\"><\/script><\/p>\n<style>\n@import url('https:\/\/fonts.googleapis.com\/css?family=Droid+Serif|Raleway');<\/p>\n<p>h1 {\ntext-align: center;\nfont-size: 50px;\nmargin-bottom: 0px;\nfont-family: 'Raleway', serif;\n}<\/p>\n<p>p {\ncolor: black;\nmargin-bottom: 15px;\nmargin-top: 15px;\nfont-family: 'Raleway', sans-serif;\n}<\/p>\n<p>#words {\npadding-left: 30px;\ncolor: black;\nfont-family: Raleway;\nmax-width: 550px;\nmargin: 25px auto;\nline-height: 1.75;\n}<\/p>\n<p>#words_summary {\npadding-left: 70px;\ncolor: black;\nfont-family: Raleway;\nmax-width: 550px;\nmargin: 25px auto;\nline-height: 1.75;\n}<\/p>\n<p>#words_text {\ncolor: black;\nfont-family: Raleway;\nmax-width: 550px;\nmargin: 25px auto;\nline-height: 1.75;\n}<\/p>\n<p>#words_text_area {\ndisplay:inline-block;\ncolor: black;\nfont-family: Raleway;\nmax-width: 550px;\nmargin: 25px auto;\nline-height: 1.75;\npadding-left: 100px;\n}<\/p>\n<p>#calcTitle {\ntext-align: center;\nfont-size: 20px;\nmargin-bottom: 0px;\nfont-family: 'Raleway', serif;\n}<\/p>\n<p>#hr_top {\nwidth: 30%;\nmargin-bottom: 0px;\nborder: none;\nheight: 2px;\ncolor: black;\nbackground-color: black;\n}<\/p>\n<p>#hr_bottom {\nwidth: 30%;\nmargin-top: 15px;\nborder: none;\nheight: 2px;\ncolor: black;\nbackground-color: black;\n}<\/p>\n<p>#words label, input {\n    display: inline-block;\n    vertical-align: baseline;\n    width: 350px;\n}<\/p>\n<p>    #button {\n      border: 1px solid;\n      border-radius: 10px;\n      margin-top: 20px;<\/p>\n<p>      cursor: pointer;\n      outline: none;\n      background-color: white;\n      color: black;\n      font-family: 'Work Sans', sans-serif;\n      border: 1px solid grey;\n      \/* Green *\/\n    }<\/p>\n<p>    #button:hover {\n      background-color: #f6f6f6;\n      border: 1px solid black;\n    }<\/p>\n<p>\t#words_table {\ncolor: black;\nfont-family: Raleway;\nmax-width: 350px;\nmargin: 25px auto;\nline-height: 1.75;\n}<\/p>\n<p>#summary_table {\ncolor: black;\nfont-family: Raleway;\nmax-width: 550px;\nmargin: 25px auto;\nline-height: 1.75;\npadding-left: 20px;\n}<\/p>\n<p>\t.label_radio {\n\ttext-align: center;\n    }<\/p>\n<p>td, tr, th {\n    border: 1px solid black;\n}\ntable {\n    border-collapse: collapse;\n}\ntd, th {\n    min-width: 50px;\n    height: 21px;\n}\n    .label_radio {\n\ttext-align: center;\n}<\/p>\n<p>#text_area_input {\n\tpadding-left: 35%;\n\tfloat: left;\n}<\/p>\n<p>svg:not(:root) {\n  overflow: visible;\n}<\/p>\n<\/style>\n<div id=\"words\">\n<p style=\"text-align: left\">Questa calcolatrice produce un&#8217;equazione di regressione lineare basata sui valori di una variabile predittrice e di una variabile di risposta.<\/p>\n<p style=\"text-align: left\"> Basta inserire un elenco di valori per una variabile predittore e una variabile di risposta nelle caselle sottostanti, quindi fare clic sul pulsante &#8220;Calcola&#8221;:<\/p>\n<\/div>\n<p style=\"text-align: center\"> <b>Valori predittivi:<\/b><\/p>\n<div id=\"words_table\"><textarea id=\"x\" rows=\"5\" cols=\"40\"> 6, 7, 7, 8, 12, 14, 15, 16, 16, 19<\/textarea><\/div>\n<p style=\"text-align: center\"> <b>Valori di risposta:<\/b><\/p>\n<div id=\"words_table\"><textarea id=\"y\" rows=\"5\" cols=\"40\"> 14, 15, 15, 17, 18, 18, 19, 24, 25, 29 <\/textarea><\/div>\n<div id=\"words_table\"><input type=\"button\" id=\"button\" onclick=\"calc()\" value=\"Calculate\"><\/div>\n<div id=\"words_table\">\n<p style=\"text-align: center\"> <b>Equazione di regressione lineare:<\/b><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"words_table\">\n<p style=\"text-align: center\"> \u0177 = <span id=\"b\">0,9694<\/span> + ( <span id=\"a\">7,7673<\/span> )*x<\/p>\n<\/div>\n<div id=\"words_table\">\n<p style=\"text-align: center\"> <b>Qualit\u00e0 di adattamento:<\/b><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"words_table\">\n<p style=\"text-align: center\"> R quadrato: <span id=\"r2\">0,8282<\/span><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"words_table\">\n<p style=\"text-align: center\"> <b>Interpretazione:<\/b><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"words_table\">\n<p style=\"text-align: left\"> Quando la variabile predittore \u00e8 uguale a 0, il valore medio della variabile di risposta \u00e8 <span id=\"interceptOut\">0,9694<\/span> .<\/p>\n<p style=\"text-align: left\"> Ogni aumento di un&#8217;unit\u00e0 nella variabile predittiva \u00e8 associato a una variazione media di ( <span id=\"slopeOut\">7,7673<\/span> ) nella variabile di risposta.<\/p>\n<p style=\"text-align: left\"> <span id=\"r2Out\">L&#8217;82,82<\/span> % della variazione nella variabile di risposta pu\u00f2 essere spiegata dalla variabile predittore.<\/p>\n<\/div>\n<div id=\"words_table\">\n<p style=\"text-align: center\"><span id=\"error_msg\"><\/span><\/p>\n<\/div>\n<p><script><\/p>\n<p>function calc() {<\/p>\n<p>\/\/get input data\nvar x = document.getElementById('x').value.split(',').map(Number);\nvar y = document.getElementById('y').value.split(',').map(Number);<\/p>\n<p>\/\/check that both lists are equal length\nif (x.length - y.length == 0) {\ndocument.getElementById('error_msg').innerHTML = '';<\/p>\n<p>function linearRegression(y,x){\n        var lr = {};\n        var n = y.length;\n        var sum_x = 0;\n        var sum_y = 0;\n        var sum_xy = 0;\n        var sum_xx = 0;\n        var sum_yy = 0;<\/p>\n<p>        for (var i = 0; i < y.length; i++) {\n\n            sum_x += x[i];\n            sum_y += y[i];\n            sum_xy += (x[i]*y[i]);\n            sum_xx += (x[i]*x[i]);\n            sum_yy += (y[i]*y[i]);\n        } \n\n        lr['slope'] = (n * sum_xy - sum_x * sum_y) \/ (n*sum_xx - sum_x * sum_x);\n        lr['intercept'] = (sum_y - lr.slope * sum_x)\/n;\n        lr['r2'] = Math.pow((n*sum_xy - sum_x*sum_y)\/Math.sqrt((n*sum_xx-sum_x*sum_x)*(n*sum_yy-sum_y*sum_y)),2);\n\n        return lr;\n}\nvar lr = linearRegression(y, x);\nvar a = lr.slope;\nvar b = lr.intercept;\nvar r2 = lr.r2;\n\nvar r2p = r2*100;\n\ndocument.getElementById('a').innerHTML = a.toFixed(4);\ndocument.getElementById('b').innerHTML = b.toFixed(4);\ndocument.getElementById('r2').innerHTML = r2.toFixed(4);\n\ndocument.getElementById('interceptOut').innerHTML = b.toFixed(4);\ndocument.getElementById('slopeOut').innerHTML = a.toFixed(4);\ndocument.getElementById('r2Out').innerHTML = r2p.toFixed(2);\n}\n\n\/\/output error message if boths lists are not equal\nelse {\ndocument.getElementById('error_msg').innerHTML = 'The two lists must be of equal length.';\n}\n\t  \n} \/\/end calc function\n<\/script><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Questa calcolatrice produce un&#8217;equazione di regressione lineare basata sui valori di una variabile predittrice e di una variabile di risposta. 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