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clc
%%
load data_IVGTT.mat
% predizione di y (Gss) con tre variabili 
data=zscore(raw_data);
y=raw_data(:,7); %Gss
X1=raw_data(:,4); %Weight
X2=raw_data(:,5); %BMI
X3=raw_data(:,6); %BSA

for i=1:204, X4(i,1)=1; end %creazione intercetta

X=[X1 X2 X3 X4]; %Modello

beta=inv(X'*X)*X'*y; %stima dei parametri
errore_beta=inv(X'*X); %matrice delle precisioni di stima

clc
beta
CV=sqrt(diag(errore_beta))./abs(beta)

figure, plot(y,X*beta,'o')

figure, plot(y,'o'), hold on, plot(X*beta,'r')

figure, plot(y-X*beta,'k')

clc

res=y-X*beta; %residui
mean(res)