Analogie tra Analisi della regressione e Metodo dei minimi quadrati
Analisi della regressione e Metodo dei minimi quadrati hanno 5 punti in comune (in Unionpedia): Distanza di Cook, Distribuzione normale, Errore statistico, Estrapolazione, Interpolazione.
Distanza di Cook
La distanza di Cook, introdotta nel 1977 dallo statistico statunitense Ralph Dennis Cook, è una funzione comunemente usata per stimare l'influenza di un singolo punto in un'analisi di regressione ai minimi quadrati.
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Distribuzione normale
La distribuzione normale (o distribuzione di Gauss dal nome del matematico tedesco Carl Friedrich Gauss, o distribuzione a Campana di Gauss), nella teoria della probabilità, è una distribuzione di probabilità continua che è spesso usata come prima approssimazione per descrivere variabili casuali a valori reali che tendono a concentrarsi attorno a un singolo valor medio.
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Errore statistico
L'errore casuale o statistico o indeterminato o accidentale è un errore di misurazione che può incidere con la stessa probabilità in aumento o in diminuzione sul valore misurato.
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Estrapolazione
In matematica, il termine estrapolazione indica il processo che permette di calcolare il valore di informazioni esterne ad un insieme discreto di dati noti.
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Interpolazione
In matematica, e in particolare in analisi numerica, per interpolazione si intende un metodo per individuare nuovi punti del piano cartesiano a partire da un insieme finito di punti dati, nell'ipotesi che tutti i punti si possano riferire ad una funzione f(x) di una data famiglia di funzioni di una variabile reale.
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Confronto tra Analisi della regressione e Metodo dei minimi quadrati
Analisi della regressione ha 50 relazioni, mentre Metodo dei minimi quadrati ha 36. Come hanno in comune 5, l'indice di Jaccard è 5.81% = 5 / (50 + 36).
Riferimenti
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