La mia strategia è un’inversione alla linea di regressione, un’inversione alla media o nessuna delle due?

Cosa mi dice la regressione?

La regressione invece ti permette di quantificare di quanto aumenta (se la pendenza della retta è positiva) o diminuisce (se la pendenza è negativa) la Y all’aumentare di un’unità della X. A differenza della correlazione, la regressione è asimmetrica. Le due variabili non sono infatti tra di loro interscambiabili.

Quando r2 è significativo?

Il modello di regressione che hai costruito infatti ha senso solo c’è almeno una variabile indipendente che riesce a spiegare i valori della y: Se il p-value relativo al test F è molto basso (spesso si considera come soglia alpha=0,05), allora puoi affermare che l’R quadro è statisticamente significativo.

Quando si usa la regressione?

L’analisi della regressione può essere usata per effettuare previsioni (ad esempio per prevedere dati futuri di una serie temporale), inferenza statistica, per testare ipotesi o per modellare delle relazioni di dipendenza.

Come interpretare una regressione?

Il segno del coefficiente di regressione b indica il “verso” della relazione: il segno positivo indica una concordanza tra le variabili (ad un aumento della x corrisponde un aumento della y), il segno negativo una discordanza (ad un aumento della x corrisponde una diminuzione della y).

Cosa significa fare una regressione?

L’analisi di regressione è una tecnica di analisi che calcola la relazione stimata tra una variabile dipendente e una o più variabili esplicative. Con l’analisi di regressione, è possibile definire la relazione tra le variabili scelte e prevedere i valori in base al modello.

Quanti tipi di regressione lineare esistono?

Quanti tipi di regressione lineare esistono?

• Modello di regressione lineare semplice: quando c’è un solo regressore. Si studia quindi la relazione tra due variabili.
• Modello di regressione lineare multiplo: quando c’è più di un regressore. In questo caso, si studia invece l’effetto contemporaneo di più x sulla y.

Cosa indica R in statistica?

Il coefficiente di correlazione r può assumere valori compresi fra -1 e 1. I valori positivi indicano l’esistenza di una correlazione lineare positiva; i valori negativi indicano una correlazione negativa; il valore 0 indica assenza di correlazione.