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bivariata 2 - Coggle Diagram
bivariata 2
correlazione
perfetta correlazione
quando il RHO è +0 -1
perfetta dipendenza di y da x e di x da y
massima correlazione
indica la perfetta dipendenza di un fenomeno dall'altro
incorrelazione
se non c'è relazione fra X e Y RHO è 0
(RHO) coefficiente di correlazione lineare
diagramma di disposizione fenomeni quantitativi
per serie doppia
se tra X e Y c'è una relazione
si presenta in zone precise del diagramma
se sono indipendenti
i punti sono sparpagliati
per tabella a doppia entrata
diagrama di dispersione a bolle
le bolle più grandi hanno più peso
secondo l'andamento della linea
si può capire se sono dipendenti o no
dipendenza e correlazione
quando entrambi i fenomeni sono qualitativi
si può calcolare matematicamente media e varianza
varianza
varianza marginale Y = radice quadrata della varianza di Y = radice del sigma 2
media marginale
sono medie calcolate su dati bivariati ma indipendenti e separati
proprietà della scomposizione della varianza marginale
varianza NEI
sintetizza tutte le varianze condizionate
Y all'interno delle sottopopolazioni
varianza FRA
sintetizza le variabilità all'esterno delle sottopopolazioni
insieme, riproducono l'intera varietà di Y
indice di dipendenza
misura quanto è forte la y dalla x
si calcola facendo varianza marginale Y/varianza FRA
risultato moltiplicato per 100
valore in % di dipendenza
coovarianza
è la misura di variabilità congiunta
si calcola con le frequenze congiunte
sigma xy = 1/N
risultati
xi < medio e yi > y medio
cresce uno, decresce l'altro
xi e yi < delle rispettive medie
scarti + e coovarianza +
xi > x medio e yi > y medio
al crescere di uno cresce anche l'altro
più e meno si compensano
indipendenza statistica
devianza residua DR
è una misura assoluta del residuo lasciato dalla retta di regressione
quindi non valutabile/confutabile
DR + DS = DT
DT
devianza totale
misura di Y attorno alla media marginale
DS
devianza spiegata
misura di Y attorno alla sua media