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Perché la regressione lineare è un modello comune?
È veloce da calcolare e interpretare facilmente.
È facile estrapolare da e la procedura di adattamento non richiede 'ottimizzazione' per trovare una soluzione ottimale.
Entrambe le opzioni sono corrette.
Qual è la differenza tra regressione multipla e regressione semplice?
La regressione semplice usa una matematica speciale per velocizzare l'analisi.
La regressione multipla prevede più etichette, ma la regressione semplice non lo è.
La regressione multipla accetta più funzionalità, ma la regressione semplice non lo è.
Quali sono i principali punti di forza e di debolezza della regressione polinomiale rispetto alla regressione lineare semplice?
La regressione polinomiale è un metodo più diffuso rispetto alla regressione lineare, ma deve essere sempre adattata in modo iterativo.
La regressione polinomiale può spiegare relazioni non lineari, ma spesso esegue stime estreme quando estrapolate.
La regressione polinomiale può essere estrapolata, a differenza della regressione lineare semplice, ma può richiedere molto tempo per calcolare.
Devi rispondere a tutte le domande prima di controllare il lavoro svolto.
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