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Coefficiente di determinazione

In statistica, il coefficiente di determinazione, (più comunemente R2), è una proporzione tra la variabilità dei dati e la correttezza del modello statistico utilizzato.

9 relazioni: Devianza (statistica descrittiva), Indice di correlazione di Pearson, Regressione lineare, Significatività, Somma dei quadrati residui, Somma dei quadrati spiegata, Somma dei quadrati totale, Statistica, Variabili dipendenti e indipendenti.

Devianza (statistica descrittiva)

In statistica la devianza, o somma dei quadrati degli scarti dalla media, è un indice di dispersione dei dati.

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Indice di correlazione di Pearson

In statistica, l'indice di correlazione di Pearson (anche detto coefficiente di correlazione lineare o coefficiente di correlazione di Pearson o coefficiente di correlazione di Bravais-Pearson) tra due variabili statistiche è un indice che esprime un'eventuale relazione di linearità tra esse.

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Regressione lineare

La regressione formalizza e risolve il problema di una relazione funzionale tra variabili misurate sulla base di dati campionari estratti da un'ipotetica popolazione infinita.

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Significatività

In statistica la significatività è la possibilità rilevante che compaia un determinato valore.

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Somma dei quadrati residui

In statistica, la Somma dei quadrati residui (Sum of Squared Residuals - SSR o anche Residual Sum of Squares - RSS) è la somma dei quadrati dei residui semplici dedotti dal modello, ovvero la devianza residua.

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Somma dei quadrati spiegata

La somma dei quadrati spiegata (in inglese explained sum of squares - ESS, o più comunemente SSE) in statistica è la somma degli scarti quadratici dei valori teorici predetti da un modello \hat_i di una variabile aleatoria Y dalla relativa media \bar_i.

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Somma dei quadrati totale

La somma dei quadrati totale (inglese total sum of squares - TSS o più comunemente SST) in statistica è la somma degli scarti quadratici di y_i dalla propria media, ovvero è la stima della devianza di una variabile aleatoria Y.

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Statistica

La statistica è una disciplina che ha come fine lo studio quantitativo e qualitativo di un particolare fenomeno in condizioni di incertezza o non determinismo, ovvero di non completa conoscenza di esso o parte di esso.

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Variabili dipendenti e indipendenti

In matematica una '''variabile''' è dipendente da altre variabili se esiste una relazione tra di esse che la coinvolge, altrimenti è indipendente da esse.

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Riorienta qui:

R quadro.

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