Regressione lineare e planare

[jack202]

Abbiamo un set di punti in R2 o in R3.
<BR>Come possiamo determinare la
<BR>retta o il piano di regressione in modo
<BR>che la somma delle distanze dei nostri
<BR>punti dal piano o dalla retta sia minima ?
<BR>
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[teo]

potresti dirmi velox se puoi cosa siana il piano o la retta di digressione ?
<BR>
<BR>ciao

[jack202]

di REgressione. Immagina di avere
<BR>un set di doppie misurazioni (una roba
<BR>altezza-peso, ad esempio), e di avere
<BR>intuito \"ad occhio\" una corrispondenza
<BR>lineare tra la variabile \"peso\" e quella
<BR>\"altezza\" [sono cazzate ma rendono
<BR>l\'idea]. L\'equazione di regressione sarà
<BR>una roba del tipo
<BR>
<BR>peso = m * altezza + n
<BR>
<BR>che vada a minimizzare gli scarti
<BR>quadratici : per 3 punti non è detto
<BR>che passi 1 sola retta, ma se volessimo
<BR>farcene passare una nel modo \"meno
<BR>impreciso\" possibile dovremmo ricorrere
<BR>ad un metodo per calcolare i nostri amati
<BR>coefficienti di regressione. So di non
<BR>essere stato chiaro, ma più o meno...
<BR>
<BR>

[Gauss]

Ma non basta il metodo dei minimi (massimi?) quadrati di Gauss? Vi prego non chiedetemi di che si tratta, perchè quando il prof \"cercava\" di spiegarlo, facevo tutt\'altro... comunque mi posso documentare...

[DD]

I quadrati di Gauss non sono gli scarti quadratici (quindi state dicendo la stessa cosa)? Ma dobbiamo minimizzare la somma delle distanze o la somma dei loro quadrati?

[jack202]

Facciamo sia un caso che l\'altro e tagliamo la testa all\'erbivoro...
<BR>