Regressione intermedia in R

Esplora l'effetto delle interazioni tra variabili esplicative. Considerare le interazioni consente modelli più realistici, con un potere predittivo migliore. Affronterai anche il Paradosso di Simpson: un risultato non intuitivo che emerge quando hai più variabili esplicative.

Scopri come la modellazione, e la regressione lineare in particolare, rende semplice lavorare con più di due variabili esplicative. Una volta che avrai padroneggiato il fitting dei modelli di regressione lineare, potrai implementare il tuo algoritmo di regressione lineare.

Estendi le tue competenze di regressione logistica a più variabili esplicative. Comprendi la distribuzione logistica, alla base di questa forma di regressione. Infine, implementa il tuo algoritmo di regressione logistica.