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# Analisi di regressione

Esegue l'analisi di regressione lineare, logaritmica o di potenza di un insieme di dati comprendente una variabile dipendente e più variabili indipendenti.

Per esempio, la resa di una coltura (variabile dipendente) può essere correlata a precipitazioni, condizioni della temperatura, esposizione ai raggi solari, umidità, qualità del suolo e altro ancora, tutte variabili indipendenti.

Per accedere a questo comando...

Scegliete Dati - Statistiche - Regressione

Per maggiori informazioni sull'analisi di regressione, consultate l'articolo wikipedia relativo (in inglese).

## Dati

### Intervallo delle variabili indipendenti (X):

Inserite un singolo intervallo contenente più osservazioni di variabili indipendenti (lungo le colonne o le righe). Tutte le osservazioni della variabile X devono essere inserite una accanto all'altra nella stessa tabella.

### Intervallo delle variabili dipendenti (Y):

Inserite l'intervallo contenente la variabile dipendente di cui desiderate calcolare la regressione.

### Gli intervalli X e Y hanno entrambi etichette

Selezionate questa opzione per utilizzare la prima riga (o colonna) delle serie di dati come nomi di variabili nell'intervallo di output.

### Risultato in:

Il riferimento della cella alla estrema sinistra dell'area in cui i risultati verranno visualizzati.

#### Raggruppamento per

Selezionate se visualizzare i dati in colonne o righe.

## Tipi di output della regressione

Impostate il tipo di regressione. Sono disponibili tre tipi:

- Regressione lineare: trova una funzione lineare nella forma di y = b + a1.[x1] + a2.[x2] + a3.[x3] ..., dove ai è la pendenza i-esima, [xi] è la variabile indipendente i-esima, e b è l'intercetta che meglio si adatta ai dati.

- Regressione logaritmica: trova una curva logaritmica nella forma di y = b + a1.ln[x1] + a2.ln[x2] + a3.ln[x3] ..., dove ai è il coefficiente i-esimo, b è l'intercetta e ln[xi] è il logaritmo naturale della variabile indipendente i-esima che meglio si adatta ai dati.

- Regressione di potenza: trova una curva di potenza nella forma y = exp( b + a1.ln[x1] + a2.ln[x2] + a3. ln[x3] ...), dove ai è la potenza i-esima, [xi] è la variabile indipendente i-esima, e b è l'intercetta che meglio si adatta ai dati.

## Opzioni

### Livello di confidenza

Un valore numerico tra 0 e 1 (esclusivo), il valore predefinito è 0,95. Calc si avvale di questa percentuale per calcolare i corrispondenti intervalli di confidenza per ciascuna stima (cioè le pendenze e l'intercetta).

### Calcola residui

Scegliete se attivare o disattivare il calcolo dei residui, il che può essere utile nei casi in cui siete interessati solo alle stime delle pendenze e delle intercette e alle loro statistiche. I residui informano sulla misura in cui i punti di dati effettivi si discostano dai punti di dati previsti, sulla base del modello di regressione.

### Forza intercetta come zero

Calcola il modello di regressione considerando zero come intercetta, costringendo così il modello a passare attraverso l'origine.

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