Modelli di regressione lineare per l'analisi del premio rc auto
Interazioni tra le variabili esplicative del data set
Un altro utile accorgimento prima della specifica del modello è rappresentato dalla considerazione di possibili interazioni presenti tra le variabili esplicative del data set nello spiegare la variabile risposta.
Siamo in presenza d'interazioni quando due variabili esplicative modificano la propria relazione con la variabile dipendente a seconda del livello dell'altra variabile dipendente. Vista la presenza nel nostro data set di variabili come num_sin_cum_dal2000 , anni_patente ed eta_veicolo, ipotizzare interazioni tra le stesse non risulta essere un' operazione azzardata. Risulta noto infatti nella realtà come l'esperienza accumulata alla guida dei mezzi e la fatiscenza del mezzo utilizzato possano, influire rispettivamente positivamente e negativamente nell'evitare un sinistro.
Nella specifica del modello quindi, verranno considerate, al fine di studiarne la significatività anche “variabili interazione”, variabili costruite nel tentativo di rappresentare tale interazione effettuando il prodotto tra le due variabili originarie come nel modello d'esempio che segue in cui s'ipotizza un'interazione tra le variabili X2 e X3:
Y=β1+β2X2+β3X3+β4(X2X3)+ε
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Modelli di regressione lineare per l'analisi del premio rc auto
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Informazioni tesi
| Autore: | Alessio Giorgini |
| Tipo: | Laurea I ciclo (triennale) |
| Anno: | 2010-11 |
| Università: | Università degli Studi di Roma La Sapienza |
| Facoltà: | Economia |
| Corso: | Economia |
| Relatore: | Lea Petrella |
| Lingua: | Italiano |
| Num. pagine: | 30 |
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