4. La retta che meglio approsima i dati di partenza.

Utilizzeremo il pacchetto:<<Statistics`DescriptiveStatistics`

  Eseguiremo ora i vari passi del calcolo della retta di regressione. Calcoliamo:
- le medie di X e di Y;

- i vettori degli scarti di X e di Y dalla loro media;

- il vettore delle varianze (quadrato del vettore degli scarti di X);

- il vettore delle covarianze (vettore dei prodotti degli scarti di X e di Y);

- la varianza e la covarianza di X e Y (sono le medie dei due vettori precedenti).

Terminati i calcoli relativi a varianza e covarianza, possiamo utilizzati i risultati cosi' ottenuti per calcolare la pendenza della "retta di covarianza". Tale retta è quella che più si avvicina al grafico della dipendenza da X e Y ottenuto con le misure sperimentali, ed è definita da (covarianza/varianza).

Possiamo ora disegnare il grafico della retta di regressione utilizzando la formula:
                 v(x) = pendenza*(x-mediaX)+mediaY

Confrontiamo il risultato con il grafico della dipendenza da X e Y ottenuto con le misure sperimentali. Definiamo la matrice 2xl Mregr, contenente i punti della retta di regressione in corrispondenza dei valori del vettore X.

Disegnamo il grafico di tale retta.

Sovrapponiamo il grafico ottenuto dalle misure empiriche e quello della retta che lo approssima. Occorre usare il pacchetto:
             <<Graphics`MultipleListPlot`