{"id":9058,"date":"2025-07-15T13:34:49","date_gmt":"2025-07-15T13:34:49","guid":{"rendered":"https:\/\/functiontranslator.com\/regr-lin\/"},"modified":"2021-02-26T07:05:36","modified_gmt":"2021-02-26T07:05:36","slug":"linest","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/functiontranslator.com\/it\/linest\/","title":{"rendered":"REGR.LIN"},"content":{"rendered":"

Introduzione alla funzionalit\u00e0 di regressione lineare<\/h2>\n

La funzionalit\u00e0 di regressione lineare, nota come LINEST in Microsoft Excel e REGR.LIN in Google Sheets, \u00e8 fondamentale per l’analisi statistica. Questa funzione permette di calcolare la regressione lineare di un insieme di dati, rivelando il rapporto lineare tra una variabile dipendente e una o pi\u00f9 variabili indipendenti. <\/p>\n

Sintassi e esempi di utilizzo<\/h2>\n

La sintassi per LINEST in Excel \u00e8 la seguente:<\/p>\n

=LINEST(y_conosciuti, x_conosciuti, [calcolo_intercetta], [statistiche])<\/code><\/pre>\n
 Dove i termini hanno il seguente significato: <\/p>\n
    \n
  • y_conosciuti<\/b> rappresenta l’intervallo di celle che contiene i valori della variabile dipendente.<\/li>\n
  • x_conosciuti<\/b> rappresenta l’intervallo di celle che contiene i valori delle variabili indipendenti.<\/li>\n
  • calcolo_intercetta<\/b> \u00e8 un valore booleano che, se impostato su vero (o omesso), include l’intercetta nella linea di regressione.<\/li>\n
  • statistiche<\/b> \u00e8 un valore booleano che, se vero, fornisce statistiche aggiuntive utili per approfondimenti analitici.<\/li>\n<\/ul>\n
     Ad esempio, consideriamo un set di dati dove ‘x’ rappresenta il numero di ore studiate e ‘y’ il voto ottenuto: <\/p>\n
    =LINEST(A2:A10, B2:B10, VERO, VERO)<\/code><\/pre>\n
    Questo comando restituir\u00e0 i coefficienti della linea di regressione, l’intercetta e altre statistiche utili.<\/p>\n
    Esempi pratici di applicazione<\/h2>\n
    Caso 1: Analisi del rendimento scolastico<\/strong><\/p>\n
     Immaginiamo di esaminare la relazione tra il numero di ore di studio (X) e il voto finale di un esame (Y). Utilizzando LINEST, possiamo generare un modello lineare per prevedere i voti basandoci sulle ore di studio. <\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
    Ore di Studio (X)<\/th>\nVoto (Y)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
    2<\/td>\n75<\/td>\n<\/tr>\n
    3<\/td>\n78<\/td>\n<\/tr>\n
    4<\/td>\n88<\/td>\n<\/tr>\n
    5<\/td>\n90<\/td>\n<\/tr>\n
    6<\/td>\n95<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
    =LINEST(B2:B6, A2:A6, VERO, VERO)<\/code><\/pre>\n
    Attraverso questo risultato \u00e8 possibile comprendere quanto le ore di studio influenzino i voti.<\/p>\n
    Caso 2: Previsione delle vendite<\/strong><\/p>\n
     Consideriamo ora un esempio con dati sulle spese per la pubblicit\u00e0 (X) e sulle vendite corrispondenti (Y). Usando LINEST, possiamo prevedere le vendite future basate su diversi budget pubblicitari. <\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
    Budget Pubblicitario (X) in \u20ac<\/th>\nVendite (Y) in \u20ac<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
    1000<\/td>\n4000<\/td>\n<\/tr>\n
    1500<\/td>\n6000<\/td>\n<\/tr>\n
    2000<\/td>\n9000<\/td>\n<\/tr>\n
    2500<\/td>\n11000<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
    =LINEST(B2:B5, A2:A5, VERO, VERO)<\/code><\/pre>\n
    Questo modello pu\u00f2 essere utilizzato dall’azienda per determinare come variazioni nel budget pubblicitario possano influenzare le vendite.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
    Restituisce i paRametRi di una tendenza lineaRe<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[386],"tags":[],"class_list":["post-9058","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statistiche"],"acf":[],"yoast_head":"\nFunzione LINEST (REGR.LIN) in Excel \u2013 come funziona, esempi e sintassi<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La funzione LINEST (REGR.LIN) di Excel spiegata semplicemente. 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