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L'Analisi Esplorativa dei Dati (EDA) è un processo che riassume le caratteristiche di un dataset utilizzando metodi visivi per scoprire schemi, rilevare anomalie e informare la pulizia dei dati, la selezione dei modelli e l'analisi tramite strumenti come Python, R e Tableau.
L'inferenza causale è un approccio metodologico utilizzato per determinare le relazioni causa-effetto tra variabili, fondamentale nelle scienze per comprendere i meccanismi causali oltre le correlazioni e affrontare sfide come le variabili confondenti.
La modellazione predittiva è un processo sofisticato nella data science e nella statistica che prevede risultati futuri analizzando i pattern dei dati storici. Utilizza tecniche statistiche e algoritmi di machine learning per creare modelli in grado di prevedere tendenze e comportamenti in settori come finanza, sanità e marketing.
Il R-quadro corretto è una misura statistica utilizzata per valutare la bontà di adattamento di un modello di regressione, tenendo conto del numero di predittori per evitare l’overfitting e fornire una valutazione più accurata delle prestazioni del modello.
La regressione lineare è una tecnica analitica fondamentale nelle statistiche e nel machine learning, che modella la relazione tra variabili dipendenti e indipendenti. Rinomata per la sua semplicità e interpretabilità, è essenziale per l'analisi predittiva e la modellazione dei dati.
La regressione logistica è un metodo statistico e di machine learning utilizzato per prevedere esiti binari dai dati. Stima la probabilità che un evento si verifichi sulla base di una o più variabili indipendenti, ed è ampiamente applicata in ambito sanitario, finanziario, marketing e IA.
