Valutare una linea di tendenza

Tecniche statistiche in Tableau

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Modelli lineare e logaritmico

Lineare Modello lineare di ricchezza di specie vs distanza, con linea di tendenza.

Logaritmico Modello lineare di ricchezza di specie vs distanza, con linea logaritmica.

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Modello lineare

Modello lineare di ricchezza di specie vs distanza, con linea di tendenza lineare.

  • $y=a*x+b$
  • Regressione: quantificare come $x$ fa variare $y$
  • $a$ = pendenza, $b$ = intercetta
  • $richness = a * distance + b$
  • $richness = 0.0038 * distance + 13.4$
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Residui e $R^2$ del modello lineare

Modello lineare di ricchezza di specie vs distanza, con linea lineare.

  • Obiettivo: minimizzare la distanza tra osservazione e linea di tendenza
  • Questa distanza è chiamata residuo
  • Coefficiente di determinazione $R^2$
  • Per il modello lineare, $R^2$ = coefficiente di correlazione al quadrato
  • Tra 0 (peggio) e 1 (meglio)
  • $R^2 = 0.33$
  • Spiega $n\%$ della variazione
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$R^2$ del modello logaritmico

Modello lineare di ricchezza di specie vs distanza, con linea logaritmica.

  • $R^2 = 0.59$
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Errore standard residuo (RSE)

  • Differenza media tra valori osservati e linea di tendenza
  • Modello lineare: RSE = 3.69 Modello lineare di ricchezza di specie vs distanza, con linea lineare e intervalli di confidenza.
  • L’intervallo di confidenza è più ampio a distanze basse e alte
  • Stessa unità dell’asse y                                       
  • Modello logaritmico: RSE = 2.91 Modello lineare di ricchezza di specie vs distanza, con linea logaritmica e intervalli di confidenza.
  • L’intervallo di confidenza è più ampio solo a distanze molto alte
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p-value

Modello lineare

  • p-value = 0.001
  • Probabilità di $\frac{1}{1000}$ che non ci sia correlazione
  • p-value < 0.05: il modello è significativo, si adatta bene ai dati

Modello logaritmico

  • p-value = 0.0001
  • Probabilità di $\frac{1}{10000}$ che non ci sia correlazione
  • Più basso è il p-value, meglio è, ma non è tutto!
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Ayo berlatih!

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