Calcolo Correlazione e Regressione Lineare

L'analisi di correlazione e quella di regressione sono metodi statistici per studiare la relazione tra due variabili. La correlazione misura la forza e la direzione della relazione, mentre la regressione serve a modellare come una variabile influenza l'altra. Coefficiente di correlazione (r): va da -1 a +1. Valore positivo = le variabili crescono insieme, valore negativo = una cresce mentre l'altra diminuisce, vicino a 0 = relazione debole. Ad esempio, le ore di studio e i voti d'esame hanno di solito una correlazione positiva. Analisi di regressione e applicazioni: l'equazione di regressione (y = mx + b) permette di fare previsioni. Il valore di R² indica quanto bene il modello spiega i dati (va da 0 a 1; più è vicino a 1, migliore è il modello). Applicazioni: previsione delle vendite (spesa pubblicitaria → vendite), rendimento scolastico (tempo di studio → voti), analisi economica (PIL → consumi), ricerca sanitaria (età → fattori di rischio).