l'accesso più veloce di browser!Analogie tra Minimi quadrati generalizzati e Regressione lineare
Minimi quadrati generalizzati e Regressione lineare hanno 19 punti in comune (in Unionpedia): Bias (statistica), Consistenza (statistica), Convergenza di variabili casuali, Correlazione (statistica), Correlazione spuria, Covarianza (probabilità), Econometria, Efficienza (statistica), Eteroschedasticità, Glossario sulle matrici, Lingua inglese, Matrice, Metodo dei minimi quadrati, Omoschedasticità, Serie storica, Stimatore, Teorema di Gauss-Markov, Valore atteso, Varianza.
Bias (statistica)
In statistica, i termini bias (etimologia incerta), distorsione o scostamento sono usati con riferimento a due concetti.
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Consistenza (statistica)
In statistica, la consistenza è una proprietà di desiderabilità degli stimatori.
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Convergenza di variabili casuali
In teoria della probabilità e statistica è molto vivo il problema di studiare fenomeni con comportamento incognito ma, nei grandi numeri, riconducibili a fenomeni noti e ben studiati.
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Correlazione (statistica)
In statistica per correlazione si intende una relazione tra due variabili statistiche tale che a ciascun valore della prima variabile corrisponda con una "certa regolarità" un valore della seconda.
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Correlazione spuria
In statistica la correlazione spuria è un problema che nasce nell'ambito delle analisi che calcolano la correlazione o effettuano una regressione, quando non è rispettata l'assunzione che le osservazioni sono indipendenti e identicamente distribuite.
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Covarianza (probabilità)
In statistica e in teoria della probabilità, la covarianza di due variabili statistiche o variabili aleatorie è un numero che fornisce una misura di quanto le due varino assieme, ovvero della loro dipendenza.
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Econometria
In economia l'econometria è l'uso di metodi matematici e statistici per produrre modelli atti a verificare la validità di ipotesi in fatto di politica economica.
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Efficienza (statistica)
In statistica, l'efficienza è una misura di desiderabilità di uno stimatore.
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Eteroschedasticità
In statistica, un campione di variabili casuali è eteroschedastico (dal Greco antico hetero “differente” e skedasis “dispersione”) se al suo interno esistono sotto-popolazioni che abbiano diverse varianze.
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Glossario sulle matrici
Questo glossario sulle matrici riporta termini utilizzati per il trattamento di queste entità matematiche, che rivestono grande importanza in svariate branche e applicazioni della scienza.
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Lingua inglese
L'inglese (nome nativo English) è una lingua indoeuropea appartenente al ramo occidentale delle lingue germaniche, assieme all'olandese, all'alto e basso tedesco, al fiammingo e al frisone.
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Matrice
In matematica, in particolare in algebra lineare, una matrice è una tabella ordinata di elementi.
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Metodo dei minimi quadrati
Il metodo dei minimi quadrati (in inglese OLS: Ordinary Least Squares) è una tecnica di ottimizzazione (o regressione) che permette di trovare una funzione, rappresentata da una curva ottima (o curva di regressione), che si avvicini il più possibile ad un insieme di dati (tipicamente punti del piano).
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Omoschedasticità
L'omoschedasticità (dal greco, stessa varianza) è una condizione ideale nella quale si trova una funzione di dati rappresentabili graficamente come dispersi in maniera abbastanza omogenea al di sopra o al di sotto di una linea retta.
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Serie storica
In statistica, una serie storica (o temporale) si definisce come un insieme di variabili casuali ordinate rispetto al tempo, ed esprime la dinamica di un certo fenomeno nel tempo.
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Stimatore
In statistica uno stimatore (puntuale) è una funzione che associa ad ogni possibile campione un valore del parametro da stimare.
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Teorema di Gauss-Markov
Il teorema di Gauss-Markov, così chiamato in onore dei matematici Carl Friedrich Gauss e Andrej Markov, è un teorema in statistica matematica che afferma che in un modello lineare in cui i disturbi hanno valore atteso nullo e sono incorrelati e omoschedastici, gli stimatori lineari corretti più efficienti sono gli stimatori ottenuti con il metodo dei minimi quadrati.
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Valore atteso
In teoria della probabilità il valore atteso (chiamato anche media, speranza o speranza matematica) di una variabile casuale X, è un numero indicato con \mathbb (da expected value o expectation in inglese o dal francese espérance) che formalizza l'idea euristica di valore medio di un fenomeno aleatorio.
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Varianza
In statistica e in teoria della probabilità la varianza di una variabile statistica o di una variabile aleatoria X è una funzione, indicata con \sigma^2_X o con \mathrm(X) (o semplicemente con \sigma^2 se la variabile è sottintesa), che fornisce una misura della variabilità dei valori assunti dalla variabile stessa; nello specifico, la misura di quanto essi si discostino quadraticamente rispettivamente dalla media aritmetica o dal valore atteso \mathbb E. Il termine di "varianza" venne introdotto nel 1918 da Ronald Fisher e sostituì nel tempo la denominazione di "deviazione standard quadratica" utilizzata da Karl Pearson.
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La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande
- In quello che appare come Minimi quadrati generalizzati e Regressione lineare
- Che cosa ha in comune Minimi quadrati generalizzati e Regressione lineare
- Analogie tra Minimi quadrati generalizzati e Regressione lineare
Confronto tra Minimi quadrati generalizzati e Regressione lineare
Minimi quadrati generalizzati ha 24 relazioni, mentre Regressione lineare ha 125. Come hanno in comune 19, l'indice di Jaccard è 12.75% = 19 / (24 + 125).
Riferimenti
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