Fai un'[i]Analisi di regressione bivariata[/i] dei dati e visualizza i valori statistici in una tabella.

[table][tr][td]1.[/td][td][icon]https://www.geogebra.org/images/ggb/toolbar/mode_move.png[/icon][/td][td]Seleziona le celle contenenti numeri delle colonne [i]A[/i] e [i]B[/i].[/td][/tr][tr][td]2.[/td][td][icon]https://www.geogebra.org/images/ggb/toolbar/mode_twovarstats.png[/icon][/td][td]Seleziona lo strumento [i]Analisi di regressione bivariata[/i] per visualizzare il diagramma nella [i]finestra di analisi dei dati.[/i][/td][/tr][tr][td]3.[/td][td][icon]https://www.geogebra.org/wiki/uploads/thumb/8/8a/Stylingbar_variable_analysis_statistics.svg/20px-Stylingbar_variable_analysis_statistics.svg.png[/icon][/td][td]Seleziona [i]Mostra statistiche[/i] nella [i]finestra di analisi dei dati [/i]per visualizzare i [i]parametri statistici [/i]dei dati.[/td][/tr][tr][td]4.[/td][td][br][/td][td]Sotto alla [i]finestra di analisi dei dati [/i]puoi scegliere tra vari [i]modelli di regressione ([/i]ad es.[i] [/i]Lineare o Polinomiale).[br][/td][/tr][/table]

[table][tr][td][/td][td][b]Descrizione[/b][/td][td][b]Formula[/b][/td][/tr][tr][td][b]MediaX[/b][/td][td]Calcola la [i]media aritmetica[/i] degli elementi della prima colonna.[/td][td][math]\frac{\sum x_i}{n}[/math][/td][/tr][tr][td][b]MediaY[/b][/td][td]Calcola la [i]media aritmetica[/i] degli elementi della seconda colonna.[br][/td][td][math]\frac{\sum y_i}{n}[/math][/td][/tr][tr][td][b]Sx[/b][/td][td]Calcola la [i]deviazione [/i]s[i]tandard [/i]degli elementi della prima colonna.[/td][td][math]\sqrt{\frac{1}{n-1}\sum\left(x_i-MeanX\right)^2}[/math][/td][/tr][tr][td][b]Sy[/b][/td][td]Calcola la [i]deviazione [/i]s[i]tandard [/i]degli elementi della seconda colonna.[/td][td][math]\sqrt{\frac{1}{n-1}\sum\left(y_i-MeanY\right)^2}[/math][/td][/tr][tr][td][b]r[/b][/td][td]Calcola il [i]coefficiente di correlazione[/i].[/td][td][math]\frac{Sxy}{\sqrt{Sxx\cdot Syy}}[/math][/td][/tr][tr][td][math]\rho[/math][/td][td]Calcola il [url=https://it.wikipedia.org/wiki/Coefficiente_di_correlazione_per_ranghi_di_Spearman]coefficiente di correlazione per ranghi di Spearman[/url].[/td][td][/td][/tr][tr][td][b]Sxx[/b][/td][td]Calcola il valore statistico:[/td][td][math]\sum x_i^2-\frac{\left(\sum x_i\right)^2}{n}=\sum\left(x_i-MeanX\right)^2[/math][/td][/tr][tr][td][b]Syy[/b][/td][td]Calcola il valore statistico:[/td][td][math]\sum y_i^2-\frac{\left(\sum y_i\right)^2}{n}=\sum\left(y_i-MeanY\right)^2[/math][/td][/tr][tr][td][b]Sxy[/b][/td][td]Calcola il valore statistico:[/td][td][math]\sum x_iy_i-\frac{\sum x_i\cdot\sum y_i}{n}[/math][math]=\sum\left(x_i-MeanX\right)\cdot\left(y_i-MeanY\right)[/math][/td][/tr][tr][td][math]R^2[/math][/td][td]Calcola il coefficiente di determinazione.[br][b]Nota[/b]: Se il modello di regressione è lineare, allora [math]R^2=r^2[/math][/td][td][math]1-\frac{SSE}{Syy}[/math][/td][/tr][tr][td][b]SSE[/b][/td][td]Calcola la somma dei quadrati degli errori tra i valori [i]y [/i]della lista[i] [/i]e i valori calcolati tramite la funzione. [br][/td][td]f...curva di regressione[br][math]\sum\left(y_i-f\left(x_i\right)\right)^2[/math][br][/td][/tr][/table]