%% Caricare in memoria i dati sull'andamento della popolazione in USA
% (dataset census).
% Mostrare il grafico dell'andamento della popolazione
%
% Adattare una funzione interpolante lineare tramite la funzione fitlm.
% Costruire il grafico dei valori effettivi, dei valori adattati e di un
% intervallo di confidenza dei valori adattati.
%
% Analizzare il grafico dei residui di Pearson
% definiti come (y-yhat)/sigmahat tramite la funzione resindexplot di FSDA
% toolbox dove sigmahat è la stima non distorta dello scostamento
% quadratico medio degli errori. Commentare l'andamento dei residui al
% variare del tempo
%
% Verificare che la stima dei parametri è
% esattamente quella che si ottiene
% tramite l'operatore \ costruendo
% manualmente la matrice delle variabili esplicative.
%
% Ripetere tutti i passaggi precedenti adattando un trend di tipo
% quadratico.
% Scrivere un loop in modo da rappresentare graficamente l'andamento della
% bontà di adattamento all'aumentare del grado del polinomio interpolante.
% Fermarsi al terzo grado. Commentare il grafico che si ottiene.
%