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    relativo a: Regression
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  1. it.wikipedia.org › wiki › RegressionRegression - Wikipedia

    Regression è un film del 2015 diretto da Alejandro Amenábar.

  2. In statistical modeling, regression analysis is a set of statistical processes for estimating the relationships between a dependent variable (often called the 'outcome' or 'response' variable, or a 'label' in machine learning parlance) and one or more independent variables (often called 'predictors', 'covariates', 'explanatory ...

  3. L' analisi della regressione è una tecnica usata per analizzare una serie di dati che consistono in una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. Lo scopo è stimare un'eventuale relazione funzionale esistente tra la variabile dipendente e le variabili indipendenti. La variabile dipendente nell' equazione di ...

  4. Regression - Un film di Alejandro Amenábar. Il realismo dell'ambientazione non può nulla contro il difetto di credibilità del copione e degli interpreti. Con Ethan Hawke, Emma Watson, David Thewlis, Lothaire Bluteau, Dale Dickey, David Dencik. Thriller, Spagna, USA, 2015. Durata 106 min.

    • (101)
    • Ethan Hawke
    • Alejandro Amenábar
  5. Regressione lineare. Esempio di regressione lineare con una variabile dipendente e una indipendente. La regressione formalizza e risolve il problema di una relazione funzionale tra variabili misurate sulla base di dati campionari estratti da un'ipotetica popolazione infinita.

  6. Nella regressione logistica viene applicata una trasformazione logit alle probabilità, ovvero la probabilità di successo divisa per la probabilità di fallimento. Ciò è anche comunemente noto come probabilità logaritmica, o logaritmo naturale delle probabilità, e questa funzione logistica è rappresentata dalle seguenti formule:

  7. La regressione lineare è una tecnica di modellazione statistica utilizzata per descrivere una varabile di risposta continua in funzione di una o più variabili (predittori). Può contribuire a comprendere e a prevedere il comportamento di sistemi complessi, nonché ad analizzare dati sperimentali, finanziari e biologici.

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