Predictive Analitycs

"PREPARAZIONE DEI DATI MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE Relazioni di causa-effetto Criterio dei minini quadrati Covarianza Correlazione tra variabili La retta di regressione Stima del coefficiente di regressione Stimare la bontà del modello: indice di determinazione Previsioni con il modello di regressione IPOTESI DI BASE PER IL MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE TRASFORMAZIONI DI VARIABILI REGRESSIONE LINEARE MULTIPLA Stima dei coefficienti Test sulle ipotesi Previsioni con il modello di regressione lineare multipla REGRESSIONI NON LINEARI – CENNI ANALISI CLASSICA DI SERIE STORICHE La dipendenza dal tempo Componenti stagionali: trend, stagionalità e ciclo Previsioni con il metodo classico Pregi e criticità del metodo ANALISI MODERNA DI SERIE STORICHE Evoluzione dell’analisi classica e ipotesi alla base Concetto di autoregressione Definizione di processi stocastici e proprietà White Noise Model Random Walk Model Modelli autoregressivi Modelli a media mobile Modelli autoregressivi a media mobile Previsioni con l’analisi moderna