Il primo caso in cui possiamo ignorare l'eventuale multicollinearità si presenta quando una variabile è una funzione di un'altra variabile. Contenuto trovato all'interno – Pagina 89Al fine di valutare l'effetto delle variabili indipendenti ( fattori di disagio ) sulla variabile di risposta ( tasso di criminalità ) è stato utilizzato un modello di regressione lineare multipla ( 8 ) . La forma generale di un modello ... Nel modello di probabilit a lineare la funzione di regressione e lineare quindi risulta E(y ijx i) = F(x0 i ) = x0 i ; l'equazione (2) diventa perci o y i = x0 + "i (3) nel quale tutte le ipotesi classiche sono rispettate. Modello di regressione Quando ho una variabile risposta Y e tante variabili esplicative X i , si può ipotizzare di "spiegare" la relazione tra Y e le X iattraverso un modello lineare (nei parametri). Principi di Econometria lezione 12 variabili ordinali e qualitative Determinantidelvotodilaurea coefficiente errorestandard t p−value β 0 73.2902 1.5768 46.481 0.0000 β donna 1.4040 0.6785 2.069 0.0387 β ISL 1.7942 1.0649 1.685 0.0923 β DISTINTO 4.1482 0.9575 4.332 0.0000 β 10. Il modello di regressione lineare Introduzione Esempio Dato un campione di n famiglie, studiamo la relazione tra la spesa familiare ( Y ) e il reddito familiare mensile ( X 1), il numero di gli ( X 2), il sesso ( X 3) e il grado di istruzione del capofamiglia ( X 4). 5 - Regressione Lineare Multipla con variabili qualitative . Regressione lineare; . 2 VARIABILI (entrambe qualitative): test del chi-quadrato, test esatto di Fischer 3 VARIABILI qualitative (2 var. CoefficientediCorrelazione Se . Contenuto trovato all'interno – Pagina 290inoltre , a differenza della regressione lineare , la regressione logistica non richiede l'ipotesi di ... siano misurate p variabili indipendenti xi1 ) Xi2 , ... , Xip , le quali possono essere sia quantitative che qualitative . Contenuto trovato all'interno – Pagina 30014.1 suggerisce una relazione non lineare tra le variabili te LOG10N. ... grafica dei residui permette di avere un primo riscontro sull'ipotesi di linearità avanzata e su altre ipotesi alla base del modello di Il regressione lineare, ... and to understand where our visitors are coming from. Contenuto trovato all'interno – Pagina 33Alcuni degli sviluppi successivi della storia dell'analisi delle variabili categoriali possono essere ... generali della tecnica in una serie di saggi scritti negli anni settanta e raccolti nel volume Analyzing Qualitative/Categorical. Imparerai anche metodi e tecniche lineari alternativi. L'analisi d'indipendenza dipende dalla natura delle . Il vincolo del chi-quadrato consiste nella numerosità delle celle di una tabella che non deve. Parlare della regressione lineare. + 1 var. Corso di Statistica Inferenziale per Data Scientist. Contenuto trovato all'interno – Pagina 34Il termine costante ( valore medio ) della funzione di regressione , lineare o logistica , rappresenta l'effetto sulla variabile di risposta delle categorie soppresse ( una per ogni variabile indipendente ) , che compongono la categoria ... interazioni tra variabili quantitave e qualitative (qualsiasi combinazione) componenti polinomiali (variabili al quadrato, al cubo, …) Dal punto di vista pratico la regressione lineare può diventare un strumento di analisi molto potente e flessibile. Marziali, Gloria. Per fare ciò, impostiamo β 0 = 1 , β 1 = - 1 e β 2 = - 1 . Vediamo come possiamo prevedere perfettamentemedium quality dalla nostra conoscenza delle altre due categorie (lo faremo con un modello di regressione dove medium qualityè , e e sono X 1 e X 2 , rispettivamente): Y = β 0 + β 1YYYbad qualityhigh qualityX1X1X_1X2X2X_2 Inoltre lo studente conosce e sa applicare in. Contenuto trovato all'interno – Pagina 130In caso di variabile dipendente nominale è infatti possibile stimare l'effetto di interesse esprimendo l'informazione ... regressione lineare semplice (OLS), regressione lineare pesata (WLS) e analisi gerarchica per sottogruppi (HS), ... Tecnologie per la statistica e l'analisi dei dati. Y = % 0 + % 1 X 1 + % 2 X 2+ Ma con 3 modalità di risposta, ho provato a codificare questa variabile in questo modo: Ma c'è un problema quando provo a fare la mia regressione lineare multipla: la modalità Medium qualitymi dà NA: Come posso codificare questa variabile "qualità" con 3 modalità? Per elaborare un dataset di dati tramite un algoritmo di regressione posso usare il modulo Scikit Learn di Python. Contenuto trovato all'interno – Pagina 204Analisi di regressione multipla L'analisi di regressione lineare multipla mira a testare ipotesi sugli effetti di variabili indipendenti quantitative e/o qualitative su una variabile dipendente quantitativa (Wooldridge, 2002). + 1 var. . I dati da analizzare si riferiscono ad un'indagine condotta su 61 città di Inghilterra e Galles riguardante l'indice annuale di mortalità su 100.000 abitanti maschi calcolato come media degli anni dal 1958 al 1964 e la concentrazione di calcio (in parti per milione) dell'acqua potabile. 2 VARIABILI (entrambe qualitative): test del chi-quadrato, test esatto di Fischer 3 VARIABILI qualitative (2 var. Ipotesi alla base del modello classico. Questa è, in effetti, una definizione piuttosto rigorosa; è una multicollinearità perfetta e puoi facilmente avere un problema con la multicollinearità senza che nessuna delle tue variabili sia una perfetta combinazione lineare di altre. lineare 20/28. Contenuto trovato all'interno – Pagina 10Molte di queste velate rivendicazioni si basavano sul fatto che le tecniche di analisi per variabili qualitative non ... come la regressione lineare e l'analisi della varianza, con le tecniche di modelling per dati categoriali, ... Area riservata. I dati grezzi, cosi come sono, non forniscono informazione finchè non vengono ordinati in qualche modo. Contenuto trovato all'interno – Pagina 136... tipo di Regressione multipla, in cui la variabile dipendente è dicotomica e quelle indipendenti sono qualitative o ... L'equazione di riferimento nella popolazione è una funzione lineare che rappresenta un iperpiano: Y= β0 + β1X1 + ... Se in un modello multivariato inserisci come predittori "a", "b" e la loro interazione . Bennati, Lorenzo. Mentre la regressione determina una funzione, la correlazione conduce a misurare la forza del legame tra due variabili.. Si definisce coefficiente di correlazione lineare di Bravais-Pearson il rapporto tra la covarianza di X e di Y e il prodotto degli scarti quadratici medi (dev.std.) In statistica per variabile (o carattere) si intende generalmente un insieme di caratteristiche rilevate su una o più unità statistiche appartenenti a una popolazione o a un campione di riferimento come esito di un'indagine.Si parla di variabili semplici (il cui oggetto è una sola caratteristica specifica) e di variabili multiple — doppie, triple, ecc. Con più variabili, la regressione lineare multipla può essere rappresentata nell'iperspazio E per le variabili qualitative NOMINALI ? 1.1 Il modello di regressione lineare classico Siano z 1;z 2;:::;z m con m2N variabili predittrici associate alla risposta Y. Il modello di regressione lineare classico a erma che Y e data da una com-binazione, che dipende linearmente dagli z j, e da un errore random, r, che rappresenta l'errore di misura e gli e etti di altre variabili non . Contenuto trovato all'interno – Pagina 382Una regressione multipla in cui vengono utilizzate variabili predittore sia qualitative che quantitative è anche nota come ... Non possiamo sfruttare un'equazione di regressione lineare ordinaria, dato che quest'ultima potrebbe fornirci ... Contenuto trovato all'interno – Pagina 220La metodologia usata è giustificata dalla natura delle variabili esclusivamente qualitative che pertanto esclude l'uso di un modello classico di regressione lineare . Il modello di regressione logistica multinomiale permette di ... di stratificazione): test di Mantel-Haenszel MOLTE VARIABILI: y dicotomica (malato/sano) modello LOGISTICO . datasets . modo critico i principali strumenti di statistica descrittiva ed inferenziale in ambito univariato e . Nella regressione lineare, il modello assume che la variabile dipendente, sia una combinazione lineare dei parametri (ma non è necessario che sia lineare nella variabile indipendente).Ad esempio, nella regressione lineare semplice con osservazioni ci sono una variabile indipendente: , e due parametri, e : = + +, =, …,. 1.3 Regressione lineare multipla Nella pratica dell'analisi dei fenomeni collettivi e usuale studiare piu di due variabili si-multaneamente e le relazioni che intercorrono tra esse. Scegli il set di dati in base al numero ed al tipo di variabili. Stima di relazione non lineare: funzione quadratica e funzione log-lineare. Contenuto trovato all'interno – Pagina 333CAPITOLO X Regressione Lineare 10. ... Essa può ricercarsi : a ) tra modalità quantitative ( o variabili ) b ) tra modalità qualitative ( o mutabili ) c ) tra modalità qualitative e quantitative . tate , trascurando l'esistenza di altre ... 8. Introduzione all . Perfetto ! 24/03/20 2. sull'ammontare di spesa in acquisti online). Inferenza nel . 6. variabili quantitative e variabili qualitative. Contenuto trovato all'interno – Pagina 176Le tabelle a doppia entrata – così vengono denominate – incrociano due variabili qualitative oppure una qualitativa ed una ... 13.7 ) La regressione lineare è probabilmente la tecnica di analisi più diffusa in scienza politica . In questo post vedremo brevemente come realizzare un modello di regressione logistica qualora si disponga di variabili categoriali, o qualitative, organizzate in tabelle di contingenza a doppia entrata. di (Per ulteriori informazioni su questo, puoi vedere la mia risposta qui: Regressione basata ad esempio sui giorni della settimana .) Potenziali problemi Il modello classico di regressione lineare. L'analisi di regressione lineare multipla. îi2ÅöDå ìrµ @òÌâ*ó2q¤á°è¬PQ2. Contenuto trovato all'interno – Pagina 179... scaling delle variabili qualitative in variabili quantitative disposte lungo un continuum raggruppato in sette classi . ... misurato attraverso il coefficiente di correlazione , si basa sul presupposto di una regressione lineare . Le variabili dummy vengono spesso utilizzate nell' analisi di regressione multipla, dove le variabili indipendenti (X) vengono considerate tutte come numeriche. Gli altri livelli della variabile categoriale sono rappresentati da codici fittizi proprio come hai già fatto. Regressione logistica semplice su variabili qualitative dicotomiche. Regressione basata ad esempio sui giorni della settimana. Contenuto trovato all'interno – Pagina 195... si sottolinea in particolare l'utilizzo di modelli di regressione lineare multipla per compiere delle analisi confermative circa ... Questa tecnica di analisi multivariata2 consente di gestire variabili qualitative e quantitative e. Statistica per le analisi di mercato. Modello di regressione Quando ho una variabile risposta Y e tante variabili esplicative X i , si può ipotizzare di "spiegare" la relazione tra Y e le X iattraverso un modello lineare (nei parametri). Y = % 0 + % 1 X 1 + % 2 X 2+ EFFETTI TEMPORALI EFFETTI SPAZIALI VARIABILI QUALITATIVE * È possibile che un modello economico possa subire mutamenti strutturali : FUNZIONE DI CONSUMO Tempo di guerra Tempo di pace Si ipotizza comunque che la propensione marginale al consumo rimanga . Il modello di regressione multipla genera però nuovi problemi: 1 scelta delle variabili, Proc Reg. Notare che non esiste un termine di errore, ε , perché possiamo prevederlo perfettamente. La multicollinearità è spesso definita come: Una o più variabili predittive sono una combinazione lineare di altre variabili predittive. Tuttavia, è necessario prima trasformarle, in modo più o meno automatica a seconda del software utilizzato, variabili dummy.In questo articolo scoprirai che cosa sono, come si costruiscono e quando si utilizzano questo tipo di variabili. 4. Contenuto trovato all'interno – Pagina 137Classificazione delle variabili osservate Le caratteristiche che si osservano presso le unità d'analisi sono denominate variabili e, in questo volume, sono state distinte in: ... Modello di regressione lineare – In genere si utilizza 137. Contenuto trovato all'interno – Pagina 2I modelli adatti a trattare variabili risposta qualitative, o categoriali (nominali, ordinali), oppure variabili ... come il modello di regressione lineare multipla normale, adatti a trattare sia variabili esplicative quantitative sia ... Richiami di algebra lineare. Contenuto trovato all'interno – Pagina 340tazione globale ( variabile dipendente o variabile di risposta o overall ) - ipotizzati semplicisticamente su scala metrica – tramite la tecnica della regressione lineare multipla , applicando preliminarmente alle categorie ( modalità ) ... Il modello di regressione logistica. Regressione lineare multipla y = βββ0 + βββ1x1 + βββ2x2 + εεε Con 2 variabili esplicative, un piano nello spazio. In questo modulo su Regressione Lineare si imparerà sulle variabili dummy e passi nella gestione e nell'interpretazione di variabili qualitative in un modello lineare. Due Variabili Qualitative Indipendenza Lineare (indice: coeff. REGRESSIONE LINEARE 3.1 Introduzione Date due variabili quantitative X e Z, il modello di regressione lineare considera il valore medio della variabile dipendente Z come funzione lineare del regressore X.Supponiamo che la collettività oggetto di studio sia suddivisa in q gruppi distinti all'interno di ciascuno dei quali tutte le unità Programma/Contenuti 1. I carri armati ancora una volta! 9. Questo componente viene utilizzato per definire un metodo di regressione lineare e quindi eseguire il training di un modello usando un set di dati con etichetta. c. Analisi della relazione tra due variabili (di cui una considerata "variabile esplicativa", o predittore, e una "variabile predetta"): analisi di regressione lineare semplice. ãìþRñ¢L´_KNhÊÜß1Ûõµd±?ß¹@º`äq¯ôê³ØxY½÷® VB]Ô]5£Èò´ñIì¸pðl}Ê2Û«;ÞUÿFË9VãJþ¿ iÇvGǦp ñ#PÓµw¹¹ßÚ8µ¸ð¹[ʾfo^w(] Numerical modeling for the estimation of stress-CT maps of myocardial blood flow. Contenuto trovato all'interno – Pagina 98... è stata inserita in una prima versione del modello di regressione lineare (modello 1), la variabile D_PE, ... D_PE è stata rimpiazzata da altre variabili che tengono in considerazione la natura qualitativa degli investimenti e la ... Quando si rappresenta una variabile categoriale, generalmente si usa la codifica delle celle di riferimento (spesso chiamata "codifica fittizia"). REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE La "forma" di relazione matematica più semplice tra due variabili è la regressione lineare semplice, rappresentata dalla retta di regressione: ∧ Y= a + b ⋅X dove : • valore stimato di Y attraverso il modello regressivo •X valore empirico di X •a intercetta della retta di regressione @gung ha spiegato chiaramente la teoria. di correlazione lineare) Due o più Variabili Quantitative Indipendenza in media (indice: eta-quadro) Una Qualitative e Una Quantitativa continua OBIETTIVO: studiare la relazione di dipendenza/indipendenza tra due variabili. Tale modello può avere diversi scopi: Qualora si disponga di variabili qualitative, è possibile verificare la correlazione studiando una tabella di contingenza R x C. Un casinò vuole studiare la correlazione tra la modalità di gioco e il numero di vincitori per classi di età, per verificare se il numero di vincitori dipende dal tipo di gioco che si è scelto di fare, in base all'esperienza. 04/10/2016: LEZIONE 4 Indici di posizione per variabili qualitative ordinali: moda e . View code README.md. La regressione lineare tenta di stabilire una relazione lineare tra una o più variabili indipendenti e un risultato numerico o variabile dipendente. Regressione lineare multipla Modello di Regressione Lineare Lʼanalisi della regressione lineare è una metodologia asimmetrica che si basa sullʼipotesi dellʼesistenza di una relazione di tipo causa-effetto tra una o più variabili indipendentiY (o esplicative, X i) e la variabile dipendente (Y). Y = % 0 + % 1 X 1 + % 2 X 2+ Quando due variabili sono una funzione dell'altra. Contenuto trovato all'interno – Pagina 76... natura di variabili qualitative in scala ordinale dei giudizi espressi (CATPCA, si veda ad esempio Manisera et al., ... hanno suggerito di utilizzare i singoli item come variabili esplicative in modelli di regressione lineare e non, ... Contenuto trovato all'interno – Pagina 178Nella cluster analysis come variabili attive dei rispondenti possono essere considerate le utilità parziali ... tramite la tecnica della regressione lineare multipla, previa applicazione alle categorie (modalità/livelli) delle variabili ... Simple and multiple linear regression model (example: effect of individual characteristics, psychographic variables, etc. 513 I modelli di regressione multipla Introduzione 2 10.1 Il modello di regressione multipla 2 10.2 L'analisi dei residui nel modello di regressione multipla 9 10.3 Il test per la verifica della significatività del modello di regressione lineare multipla 11 10.4 Inferenza sui coefficienti di regressione della popolazione 14 10.5 La verifica di ipotesi sulle proporzioni nel modello di . generalized linear model) per la trattazione di variabili dicotomiche e di conteggio (regressione logistica e regressione di Poisson), così come la regressione non lineare, la regressione robusta (resistant e robust regression ), la ridge reggresion , la regressione quantilica (quantile regression ), i modelli lineari con effetti affirm you're at least 16 years old or have consent from a parent or guardian. Image-based fluid-structure interaction mathematicalmodels for the simulation of atherosclerosis. In questo modello la variabile dipendente Y è una variabile bernoulliana . Contenuto trovato all'interno – Pagina 45Dal momento che le variabili maggiormente utilizzate nel credit scoring sono qualitative o categoriali, nel paragrafo 3.2 si illustra una codifica che ... Nel paragrafo 3.3 si richiama il modello di regressione lineare semplice. Modelli Additivi Generalizzati. 2 VARIABILI (entrambe qualitative): test del chi-quadrato, test esatto di Fischer 3 VARIABILI qualitative (2 var. 7. Contenuto trovato all'interno – Pagina 72La procedura puo` essere generalizzata utilizzando un modello di regressione lineare multipla, in cui la variabile con valori mancanti e` espressa in funzione di altre variabili rilevate. Ovviamente e` indispensabile che siano noti i ... L'uso delle variabili dicotomiche nella regressione. Contenuto trovato all'interno – Pagina 3491- X 2- X 12.9L'impiego di variabili dicotomiche come predittori: la trasformazione di variabili qualitative in variabili ... Le variabili categoriali possono quindi essere inserite all'interno di un modello di regressione lineare, ... Regressione Lineare - Esiti di apprendimento. Contenuto trovato all'interno – Pagina viA.4 Trasformazione di variabili aleatorie 82 2. ... 135 3.6.4 Il modello di regressione lineare classica 141 3.7 ... stima vincolata del modello lineare 155 3.9 Variabili qualitative o dummy 157 3.9.1 Due o più variabili qualitative 163 ... Contenuto trovato all'interno – Pagina 86Con str() visualizziamo la struttura del dataframe, per controllare che le variabili siano state importate al livello di scala corretto. ... 2 10 11 Per la verifica degli assunti del modello di regressione lineare 86. — (i cui oggetti sono più . to show you personalized content and targeted ads, to analyze our website traffic, Inoltre, raramente si verifica una perfetta multicollinearità. Per queste variabili che non sono numeriche e vengono chiamate mutabili, non ha senso parlare di valore medio o di varianza. Modelli lineari per l'analisi delle serie storiche. Esercizi di statistica descrittiva e di verifica delle ipotesi risolti e commentati con R, Qualora si disponga di variabili qualitative, è possibile verificare la correlazione studiando una. Proprietà degli stimatori dei minimi quadrati. Contenuto trovato all'interno – Pagina 382In questo capitolo studieremo la regressione lineare semplice in cui si utilizza una sola variabile quantitativa ... Tra i modelli di regressione in cui la variabile dipendente è una variabile qualitativa ricordiamo la regressione ... 5. Al termine del corso il lavoratore è in. Contenuto trovato all'interno – Pagina 26Tabella 6 – Personal computer : sintesi dei risultati della regressione lineare Variabili indipendenti Variabile dipendente ... In relazione a quest'ultima , sebbene non possano essere escluse ulteriori differenze qualitative nei beni ... + 1 var. Copriamo le statistiche di base e l'analisi dei dati prima di affrontare la regressione lineare e la sua capacità di modellare il rapporto tra variabili. Con 2 variabili esplicative, un piano nello spazio. Hai anche utilizzato l'occhio come strumento per individuare (appunto "ad occhio e croce") la retta corrispondente. - analisi della regressione lineare; - modelli con variabili latenti; - metodi di partizione ricorsiva per variabili risposta qualitative ordinate. In molte applicazioni si rende necessario l'introduzione di un fattore a due o piu livelli. 2 E' possibile introdurre nella regressione anche variabili di tipo qualitativo, ovviamente dopo averle opportunamente trasformate in variabili DUMMY, cioè variabili di tipo quantitativo dicotomico (0 o 1). Contenuto trovato all'interno – Pagina 1113a oʻ ; a è l'intercetta , mentre Bi sono i coefficienti di La regressione lineare multipla , o modello lineare ... Una variabile qualitativa di tipo esplicativo può rap- A ciascuno dei metodi di analisi già visti per situazioni ... In particolare, lo studente è in grado di utilizzare le tecniche inferenziali di regressione lineare e di massima verosimiglianza, di sviluppare applicazioni di queste tecniche nell'ambito dell'analisi di variabili dipendenti continue e qualitative, di utilizzare il pacchetto econometrico GRETL. variabili quantitative e variabili qualitative interazioni tra variabili quantitave e qualitative (qualsiasi combinazione) componenti polinomiali (variabili al quadrato, al cubo, …) Dal punto di vista pratico la regressione lineare può diventare un strumento di analisi molto potente e flessibile. Se una delle variabili è considerata dipendente dall'altra, si utilizzerà un modello di regressione. Come fare la regressione lineare su Python con Scikit Learn. Privacy policy. Questa è, in effetti, una definizione piuttosto rigorosa; è una multicollinearità perfetta e puoi facilmente avere un problema con la multicollinearità senza che nessuna delle tue variabili sia una perfetta combinazione lineare di altre. Ad esempio, se il tuo obiettivo è realizzare una regressione lineare multipla ti servirà trovare un dataset in cui ci siano molti più casi che variabili (idealmente in un rapporto almeno di 10:1). Quando si analizzano due caratteri quantitativi si può cercare una relazione che descriva in modo dettagliato la relazione che emerge dai dati. Il modulo contiene diversi algoritmi di machine learning, tra cui l'algoritmo di regressione lineare (o regressore). Variabili quantitative e qualitative I dati raccolti da una popolazione o da un campione, si presentano allo statistico in maniera disordinata tant'è che vengono chiamati dati grezzi . Regressione lineare multipla Inferenza sul modello di regressione lineare multipla in presenza di variabili dummy. Regressione lineare con variabile qualitativa • Facciamo riferimento al caso di variabili binarie che si presentano con due sole modalità: guarito/non guarito, vivo/morto, non trauma/trauma, non peggiorato/peggiorato… • Il modo più semplice di esprimere numericamente queste variabili è quello di Modelli a variabili dipendenti qualitative Giulio Palomba Agosto 2008 . Esistono diversi tipi di regressione, a seconda del tipo di dati che si vuole prevedere. Contenuto trovato all'interno – Pagina 108Qualitative. Sales. Forecasting. 3.4.1 Introduzione alle metodologie di Sales Forecasting In questa sezione del capitolo ... di modelli di regressione lineare semplice, in cui l'azione di variabili esterne indipendenti (ad esempio, ... Stima dei parametri. Contenuto trovato all'internoIl modello predice una regressione lineare. [ LINEAR MODELS ] modelli logici, n.plmodellistatistici che descrivono lerelazionifra una variabile dipendente qualitativa (cioè una variabileche può considerare solo determinati valoriquali ... Contenuto trovato all'interno – Pagina 495Il primo criterio è stato seguito per le variabili qualitative trasformate in punteggi ed ha fornito i risultati che si sono visti ; non sembra che si possa ottenere molto di più almeno nell'ambito di una regressione lineare ( altri ... Aggiornato A.A. 2018-2019. L'uso delle variabili dicotomiche nella regressione. X Hai già imparato che la regressione lineare si usa quando le variabili in studio hanno fra loro una relazione lineare, e quindi i punti del diagramma a dispersione tendono a disporsi secondo una linea retta. Pozzi, Silvia. Accedi tramite login per gestire tutti i contenuti del sito. di X e di Y. Contenuto trovato all'internoLa variabilità di una distribuzione Variabili ordinali: differenza interquartile (o interquartilica) Variabili ... La regressione lineare Il metodo dei minimi quadrati L'equazione della retta Percorso di autovalutazione Sezione 3.
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