Scomposizione della devianza: differenze tra le versioni
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== Devianza spiegata e residua ==
[[File:R2values.svg|thumb|In questi due esempi di regressione lineare semplice, la devianza spiegata è uguale, mentre quella residua è differente, perciò il valore R quadro varia anch'esso]]
Quando si dispone di due variabili continue <math>y</math> e <math>x</math>, si può analizzare la relazione tra le due variabili con un [[Regressione lineare#Regressione lineare semplice|modello lineare semplice]], in questo modo, per misurare l'associazione tra le due variabili, si può scomporre la devianza totale di <math>y</math> (la variabile usata come outcome nel modello lineare) in devianza residua '''''SSR''''' e spiegata '''''SSM''''' (''Sum of Squares of Model''):
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