La regressione lineare con il metodo dei minimi quadrati ordinari è un metodo statistico fondamentale in molti contesti di ricerca accademica, ma per trarre conclusioni significative dai risultati, è necessario innanzitutto verificare che il modello di regressione non presenti problemi. Se hai bisogno di un'introduzione ai problemi più comuni nella modellazione di regressione e a come affrontarli, questo webinar di JMP Academic fa al caso tuo. Gli argomenti trattati includono:
- Creazione di variabili composite per affrontare la correlazione tra i predittori.
- Utilizzo del metodo dei minimi quadrati ponderati per gestire la varianza non costante.
- Trasformazioni di Box-Cox per stabilizzare la varianza e gestire dati asimmetrici.
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