mesi n.pezzi costi gen 5500 5400 feb 6500 5600 mar 4500 4800 apr 3000 4800 mag 3500 4900 giu 3200 4600 set 5000 5300 ott 6000 5400 nov 7500 5800 dic 8500 6000 |
Una azienda meccanica ha rilevato che in un dato anno, da gennaio a giugno e da settembre a dicembre,
un suo reparto ha prodotto le quantità di pezzi indicate a lato
coi costi (in €) ivi riportati. Rappresenta i dati graficamente e approssima la relazione tra numero dei pezzi prodotti e costi con la retta di regressione. |
• Ecco calcoli e grafici realizzati con R. Poi vedremo come realizzarli con dei semplici script.
pezzi <- c(5500,6500,4500,3000,3500,3200,5000,6000,7500,8500)
costi <- c(5400,5600,4800,4800,4900,4600,5300,5400,5800,6000)
plot(pezzi, costi)
mod = lm(costi ~ pezzi); mod$coefficients; abline(mod$coefficients)
(Intercept) pezzi
3954.4211486 0.2454096
# Ovvero: source("http://macosa.dima.unige.it/r.R") pezzi <- c(5500,6500,4500,3000,3500,3200,5000,6000,7500,8500) costi <- c(5400,5600,4800,4800,4900,4600,5300,5400,5800,6000) c( min(pezzi),max(pezzi),min(costi),max(costi) ) # 3000 8500 4600 6000 Piano(3000,9000, 4500,6500) PUNTI(pezzi,costi, "black") suassex("pezzi"); suassey("costi") regressione1(pezzi,costi) # 0.2454 * x + 3954 g = function(x) 0.2454 * x + 3954 grafi(g, 3000,9000, "red")
• Il calcolo realizzato con questo script online:
y = 0.24540955853626775*x + 3954.4211485870555
che posso arrotondare con y = 0.245*x + 3950
Il grafico realizzato con questo: