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Applicando il metodo dei minimi quadrati si
ottiene la retta di equazione y = a+bx che è
detta retta di regressione di Y rispetto a X ed
ha i coefficienti a e b.



  Se b è >0 la retta sarà crescente, mentre se b
  è < 0 sarà decrescente.            Mentre a:
                                   E(y)-b*E(x)
Grazie al metodo dei minimi quadrati troviamo
   una funzione che interpola tutti i punti situati
               all’interno di un grafico.
    La funzione deve minimizzare la somma dei
quadrati delle differenze fra ciascun valore rivelato
e il corrispondente valor teorico che è individuato
             sulla funzione interpolante.
Esempio diagramma a dispersione
Sappiamo che per due punti passa una ed una
sola retta, considerando una serie di n punti
quando n >2, non è possibile costruire una
retta di interpolazione a meno che la serie di n
punti abbia andamento lineare.
Quindi avendo a disposizione la serie di n
punti possiamo determinare la retta y=mx+q
tale che la somma degli scarti quadratici dai
punti della seria sia minima.
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La retta interpolante

  • 1.
  • 2. Applicando il metodo dei minimi quadrati si ottiene la retta di equazione y = a+bx che è detta retta di regressione di Y rispetto a X ed ha i coefficienti a e b. Se b è >0 la retta sarà crescente, mentre se b è < 0 sarà decrescente. Mentre a: E(y)-b*E(x)
  • 3. Grazie al metodo dei minimi quadrati troviamo una funzione che interpola tutti i punti situati all’interno di un grafico. La funzione deve minimizzare la somma dei quadrati delle differenze fra ciascun valore rivelato e il corrispondente valor teorico che è individuato sulla funzione interpolante.
  • 4. Esempio diagramma a dispersione
  • 5. Sappiamo che per due punti passa una ed una sola retta, considerando una serie di n punti quando n >2, non è possibile costruire una retta di interpolazione a meno che la serie di n punti abbia andamento lineare. Quindi avendo a disposizione la serie di n punti possiamo determinare la retta y=mx+q tale che la somma degli scarti quadratici dai punti della seria sia minima.
  • 6.
  • 7.