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Cos’è la regressione lineare semplice?
- 10 Luglio 2020
- Pubblicato da: studemme.com
- Categoria: Economia e Management

Cos’è la regressione lineare semplice?
La regressione lineare semplice è un metodo statistico utile per analizzare la prospettiva dell’efficienza interna della Balanced Scorecard.
La regressione lineare semplice è espressa dalla seguente relazione : Yi=B0+B1Xi+Ei.
L’obiettivo della regressione lineare semplice è quello, una volta conosciuti dei valori x e y, di individuare quel modello che meglio identifica le relazione tra le due variabili.
Per fare questo devo trovare B0 (intercetta) e B1 (coefficiente angolare) ovvero quella retta che meglio approssima i miei dati.
Avere un modello di riferimento che descrive il mio modello di produzione può infatti essere comodo ed utile per fare previsioni (se io impiego l’ammontare X, a quanto ammonta Y).
Il modello di regressione lineare semplice è caratterizzato da un’unica variabile indipendente X (es il reddito) che può assumere diversi valori.
Y sarà invece la mia variabile dipendente ( ad esempio il consumo).
Ei è il termine d’errore che rende il modello da deterministico a stocastico: Y è vero che dipende da X, ma ci può essere una percentuale minima di altre variabili che possono influenzarlo. Queste variabili vengono catturate da Ei.
Nel modello di regressione lineare semplice è molto importante l’interpretazione dei coefficienti: B1 rappresenta di quanto varia in media Y per una variazione unitaria di X.
Nella regressione lineare semplice la variabile Y è quantitativa, mentre le variabili dipendenti possono essere sia quantitative che qualitative.

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