{"id":701,"date":"2023-07-29T01:21:34","date_gmt":"2023-07-29T01:21:34","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/ti-84-calcolatrice-di-regressione-quadratica\/"},"modified":"2023-07-29T01:21:34","modified_gmt":"2023-07-29T01:21:34","slug":"ti-84-calcolatrice-di-regressione-quadratica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/ti-84-calcolatrice-di-regressione-quadratica\/","title":{"rendered":"Come eseguire la regressione quadratica su una calcolatrice ti-84"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Quando due variabili hanno una relazione lineare, spesso possiamo utilizzare<\/span> <strong><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/calcolatrice-di-regressione-lineare-ti-84\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">una semplice regressione lineare<\/a><\/strong> <span style=\"color: #000000;\">per quantificare la loro relazione.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5772 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/quadregstata1.png\" sizes=\"\" srcset=\"\" alt=\"Esempio di relazione lineare\" width=\"442\" height=\"318\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tuttavia, quando due variabili hanno una relazione quadratica, possiamo utilizzare <strong>la regressione quadratica<\/strong> per quantificare la loro relazione.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5773 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/quadregstata2.png\" sizes=\"\" srcset=\"\" alt=\"Esempio di relazione quadratica\" width=\"441\" height=\"319\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come eseguire la regressione quadratica su una calcolatrice TI-84.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: regressione quadratica su una calcolatrice TI-84<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di voler comprendere la relazione tra il numero di ore lavorate e la felicit\u00e0. Disponiamo dei seguenti dati sul numero di ore lavorate a settimana e sul livello di felicit\u00e0 riportato (su una scala da 0 a 100) per 11 persone diverse:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6954 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/quadti1.png\" alt=\"\" width=\"150\" height=\"248\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Seguire i passaggi seguenti per eseguire la regressione quadratica su una calcolatrice TI-84.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: visualizzare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Prima di poter utilizzare la regressione quadratica, dobbiamo garantire che la relazione tra la variabile esplicativa (ore) e la variabile di risposta (felicit\u00e0) sia effettivamente quadratica.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Innanzitutto, inseriremo i valori dei dati per la variabile esplicativa e la variabile di risposta. Premere <span style=\"border: 1px solid black;\">Stat<\/span> quindi premere <span style=\"border: 1px solid black;\">EDIT<\/span> . Inserisci i seguenti valori per la variabile esplicativa (ore lavorate) nella colonna L1 e i valori per la variabile di risposta (felicit\u00e0) nella colonna L2:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6955 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/quadti2.png\" alt=\"Dati grezzi nella calcolatrice TI-84\" width=\"347\" height=\"229\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, premi <span style=\"border: 1px solid black;\">2nd<\/span> quindi premi <span style=\"border: 1px solid black;\">y=<\/span> per accedere al menu <strong>statplot<\/strong> . Evidenziare Plot1 e premere <span style=\"border: 1px solid black;\">Invio<\/span> . Assicurati che il tracciamento sia abilitato e che L1 e L2 siano selezionati rispettivamente per Xlist e Ylist:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6957 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/quadti3.png\" alt=\"Nuvola di punti abbiamo TI-84\" width=\"343\" height=\"169\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, premi <span style=\"border: 1px solid black;\">zoom<\/span> e quindi premi <span style=\"border: 1px solid black;\">9:ZoomStat<\/span> . Ci\u00f2 produrr\u00e0 automaticamente la seguente nuvola di punti:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6958 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/quadti5.png\" alt=\"Grafico a dispersione quadratico sulla calcolatrice TI-84\" width=\"377\" height=\"237\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo vedere che la felicit\u00e0 tende ad aumentare man mano che il numero di ore lavorate aumenta da zero fino a un certo punto, ma poi inizia a diminuire man mano che il numero di ore lavorate aumenta ulteriormente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa forma a &#8220;U&#8221; rovesciata nel grafico a dispersione indica che esiste una relazione quadratica tra le ore lavorate e la felicit\u00e0, il che significa che dovremmo utilizzare la regressione quadratica per quantificare questa relazione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: eseguire la regressione quadratica.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, eseguiremo una regressione quadratica. Premere <span style=\"border: 1px solid black;\">Stat<\/span> quindi scorrere fino a <strong>CALC<\/strong> . Quindi scorrere fino a <strong>5:QuadReg<\/strong> e premere <span style=\"border: 1px solid black;\">Invio<\/span> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6959 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/quadti6.png\" alt=\"Regressione quadratica su una calcolatrice TI-84\" width=\"356\" height=\"208\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">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 <strong>FreqList<\/strong> vuoto. Scorri verso il basso fino a <strong>Calcola<\/strong> e premi <span style=\"border: 1px solid black;\">Invio<\/span> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6960 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/quadti7.png\" alt=\"Esempio di regressione quadratica su una calcolatrice TI-84\" width=\"326\" height=\"135\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Verr\u00e0 visualizzato automaticamente il seguente output:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6962 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/quadti8.png\" alt=\"Output della regressione quadratica su una calcolatrice TI-84\" width=\"322\" height=\"127\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: interpretare il risultato.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dai risultati, possiamo vedere che l\u2019equazione di regressione stimata \u00e8:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>felicit\u00e0 = -0,1012 (ore) <sup>2<\/sup> + 6,7444 (ore) \u2013 18,2536<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo usare questa equazione per trovare la felicit\u00e0 prevista di un individuo, dato il numero di ore di lavoro settimanali.<\/span><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, una persona che lavora 60 ore settimanali avrebbe un livello di felicit\u00e0 di <strong>22,09<\/strong> :<\/span><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\">felicit\u00e0 = -0,1012(60) <sup>2<\/sup> + 6,7444(60) \u2013 18,2536 = 22,09<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Al contrario, una persona che lavora 30 ore settimanali dovrebbe avere un livello di felicit\u00e0 di <strong>92,99<\/strong> :<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">felicit\u00e0 = -0,1012(30) <sup>2<\/sup> + 6,7444(30) \u2013 18,2536 = 92,99<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo anche vedere che r al quadrato per il modello di regressione \u00e8 r <sup>2<\/sup> = <strong>0,9602<\/strong> . Questa \u00e8 la proporzione della varianza nella variabile di risposta che pu\u00f2 essere spiegata dalle variabili esplicative. In questo esempio, il 96,02% della variazione della felicit\u00e0 pu\u00f2 essere spiegata in <em>ore<\/em> e <em>tempi <sup>2<\/sup><\/em> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Quando due variabili hanno una relazione lineare, spesso possiamo utilizzare una semplice regressione lineare per quantificare la loro relazione. Tuttavia, quando due variabili hanno una relazione quadratica, possiamo utilizzare la regressione quadratica per quantificare la loro relazione. Questo tutorial spiega come eseguire la regressione quadratica su una calcolatrice TI-84. 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