Parametri retta di regressione, variabilità spiegata

[Stefano41094]

Ok, i prossimi li posterò in nuovi topic. Erroneamente pensavo di creare meno caos creando pochi topic.
Quindi:
A) $ V(x)=(sum(x^2))/n - bar X^2= 28500/1000 - (2.320)^2=6.220 $
$ b=(COV)/V(x)=2.180/6.220=0.350 $
$ barY=a+b*barX => a=barY-b*barX=2.320-0.350*4.720=0.668 $

B) $ V_(residua)=(1-R^2)V(y)=(1-0.2732)*2.798=2.033 $
$ sqrt(V(x))=2.493; sqrt(V(y))=sqrt((sum(y^2))/n - barY^2)=sqrt(2.798)=1.673 $
$ R^2=[(COV)/(sigmax*sigmay)]^2=0.2732 $

L' esercizio chiede di commentare i dati in termini di bontà di adattamento del modello ai dati.
Come si potrebbe rispondere in modo opportuno a questa domanda?

C)
Le uniche cose che dovrebbero cambiare in partenzo sono la media e la sommatoria del prodotto XY (questa diventa negativa).
$ sum(x_i)=-4720; barX=-4.720; COV=-13.130-(-4.720*2.320)=-2.180 $
La varianza di x non cambia quindi $ sqrt(V(x))=2.493; sqrt(v(y))=1.673 $
$ R^2=[(COV)/((sigma_x)*(sigma_y))]^2=(-2.180/(2.493*1.673))^2=0.27 $

[tommik]

L' esercizio chiede di commentare i dati in termini di bontà di adattamento del modello ai dati.
Come si potrebbe rispondere in modo opportuno a questa domanda?

"Se il ricercatore Giorgio verificasse l'efficacia della campagna pubblicitaria della birra in questione lanciando una moneta oppure chiedendo le opinioni degli amici al bar sicuramente otterrebbe risultati più attendibili"

[Stefano41094]

Questo perchè la varianza totale e la residua sono pressocchè identiche (e in altre parole perchè la varianza spiegata è molto ridotta rispetto a quella totale)?
Se per ipotesi 2.033 fosse il valore della varianza spiegata avremmo risultati del test più attendibili e quindi una maggiore bontà di adattamento ai dati?