Summary  
This chapter covers implementing linear regression to model and predict relationships between variables by fitting models, evaluating fit with R² and residual plots, interpreting coefficients, and applying the regression formula to new inputs.

General domain of usage  
Business forecasting

In questo capitolo esploreremo le basi dell'esecuzione dell'**analisi di regressione lineare** utilizzando Microsoft Excel. La regressione lineare è un metodo statistico fondamentale che consente di comprendere la **relazione tra due o più variabili**.

Al termine di questo capitolo, imparerai a utilizzare Excel per **modellare e prevedere risultati** basandoti su **dati storici**, una competenza essenziale in molti settori come economia, business e scienza.

# Attività

In questo esercizio pratico, **applicherai le tecniche di regressione lineare** apprese in questo capitolo a un dataset reale.



Utilizza il dataset del capitolo precedente.

L'obiettivo è prevedere le **Monthly Sales** in base al **Advertising Budget** e ai **Monthly Visitors**.

Nota

* Inizia aprendo il file Excel che contiene le colonne **Monthly Sales** e **Advertising Budget**, tra le altre;
* Vai alla scheda **Dati** in Excel e seleziona **Analisi dati**;
* Dall'elenco degli strumenti di analisi, scegli **Regressione** e procedi;
* Nella finestra di dialogo **Regressione**, imposta **Monthly Sales** come **Variabile dipendente (Y Range)** e **Advertising Budget** e **Monthly Visitors** come **Variabili indipendenti (X Range)**;
* Se i dati selezionati includono intestazioni, seleziona la casella **Etichette**. Specifica dove desideri che i risultati dell'analisi vengano visualizzati nel foglio di lavoro selezionando l'**Intervallo di output**;
* Seleziona **Residui** per includere un'analisi degli errori nell'output;
* Fai clic su **OK** per **eseguire l'analisi di regressione**. Esamina i risultati, prestando particolare attenzione al **valore R-quadro** per valutare l'adattamento del modello, e valuta i coefficienti per comprendere l'impatto di **Advertising Budget** e **Monthly Visitors** su **Monthly Sales**;
* Utilizza i coefficienti ottenuti dall'analisi di regressione per **creare una formula** che preveda le vendite in base ai diversi budget pubblicitari;
* Sperimenta con questa formula modificando i valori di **Advertising Budget** e **Monthly Visitors** per osservare le variazioni nelle **Monthly Sales** previste.


Suggerimento

Qual è il valore R-quadro del tuo modello di regressione?

Qual è la formula per stimare le Monthly Sales (`MS`) utilizzando Monthly Visitors (`MV`) e Advertising Budget (`AB`)?

Quale sarebbe la stima delle vendite mensili per un budget pubblicitario di 5000 e 300 visitatori mensili?

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Copre l'analisi della correlazione per determinare le relazioni tra variabili utilizzando il coefficiente di correlazione di Pearson, la regressione lineare per esplorare le relazioni tra variabili, l'aggiunta di linee di tendenza per l'analisi dei modelli nelle previsioni e l'uso di test t e test z nei test di ipotesi per valutare la significatività statistica.

Analisi di Regressione in Excel

Attività

1. Qual è il valore R-quadro del tuo modello di regressione?

2. Qual è la formula per stimare le Monthly Sales (`MS`) utilizzando Monthly Visitors (`MV`) e Advertising Budget (`AB`)?

3. Quale sarebbe la stima delle vendite mensili per un budget pubblicitario di 5000 e 300 visitatori mensili?

Analisi di Regressione in Excel

Attività

1. Qual è il valore R-quadro del tuo modello di regressione?

2. Qual è la formula per stimare le Monthly Sales (MS) utilizzando Monthly Visitors (MV) e Advertising Budget (AB)?

3. Quale sarebbe la stima delle vendite mensili per un budget pubblicitario di 5000 e 300 visitatori mensili?

2. Qual è la formula per stimare le Monthly Sales (`MS`) utilizzando Monthly Visitors (`MV`) e Advertising Budget (`AB`)?