Che cos'è una linea di migliore vestibilità?
In matematica, la linea di adattamento migliore è una linea che può essere tracciata in relazione ai punti in un diagramma a dispersione di dati. I grafici a dispersione vengono creati quando due proprietà di qualcosa sono correlate, come il giorno e l'alta temperatura per il giorno. La linea di adattamento migliore descrive meglio i punti su un diagramma a dispersione quando la differenza media tra il punto in cui viene disegnata la linea e il punto più vicino è il minimo. Questo è facile da verificare con il metodo meno quadrato. Le equazioni sono talvolta utilizzate per descrivere le linee come una funzione quando solo un punto si collegherà a un punto sulla linea di adattamento ottimale.
È importante capire che tutte le linee hanno una pendenza e un'intercettazione. La pendenza descrive la velocità con cui la linea cambia tra due relazioni qualsiasi. L'intercettazione descrive un punto in cui parte della relazione diventerà zero se la linea fosse estesa a quel punto.
Lo sviluppo di una buona linea di adattamento è utile perché consente di effettuare previsioni quando i dati non vengono presentati. Se vengono tracciati solo due punti, è possibile tracciare solo una linea con un righello come linea retta tra i due punti. Con solo due punti, la linea della migliore misura è esatta e non deve essere controllata. Ora può visualizzare la posizione esatta di una relazione che atterrerebbe tra i due punti.
Un diagramma a dispersione di due relazioni è il modo in cui la maggior parte dei dati viene registrata nelle statistiche. La maggior parte dei grafici a dispersione ha molti punti e l'uso di un righello per tracciare una linea di adattamento ottimale non è più la tecnica corretta. Se la relazione viene considerata per prima ordinata, la linea di adattamento ottimale sarà comunque una linea retta ma questa linea non deve toccare alcun punto.
Il metodo meno quadrato determinerà se una riga si adatta ai dati meglio di un'altra. Lo fa vedendo se la differenza tra ogni punto tracciato e il punto predetto dalla linea è la differenza più piccola possibile. La media delle differenze fornisce un numero che rappresenta il modo in cui la linea si adatta ai dati. Altre linee potrebbero ottenere un valore inferiore e diventare la nuova linea di adattamento ottimale in un processo chiamato regressione lineare.
Non ogni linea è una linea retta, molte sono curve e persino tridimensionali. La regressione lineare multipla è la tecnica statistica utilizzata per trovare una linea della migliore misura per i dati che non seguono una linea retta. La regressione si riferisce all'adattamento della curva e della superficie, ma anche per questi usi molto più difficili della linea di adattamento migliore, il metodo meno quadrato viene ancora utilizzato per controllare e confrontare i risultati.