Un errore comune che potresti riscontrare in R è: Error : unexpected string constant in... Questo errore si verifica quando si utilizzano le virgolette nel posto sbagliato in R. I tre esempi seguenti illustrano quando questo errore può verificarsi in scenari...
Un errore che potresti riscontrare quando usi R è: Error in plot.window(...): need finite 'xlim' values Questo errore si verifica quando si tenta di creare una trama in R e si utilizza un vettore di caratteri o un vettore con solo...
Un avviso comune che potresti incontrare in R è: glm.fit: algorithm did not converge Questo avviso si verifica spesso quando si tenta di adattare un modello di regressione logistica in R e si vede la separazione perfetta , ovvero una variabile...
Un avviso comune che potresti incontrare in R è: Warning message: In predict.lm(model, df): prediction from a rank-deficient fit may be misleading Questo avviso può verificarsi per due motivi: Motivo 1 : due variabili predittive sono perfettamente correlate. Motivo 2 :...
Nelle statistiche, tutte le variabili sono misurate su una delle quattro scale di misurazione: Nominale : variabili che non hanno valori quantitativi. Ordinale : variabili che hanno un ordine naturale, ma nessuna differenza quantificabile tra i valori. Intervallo : variabili che...
In statistica esistono due tipi di variabili: Variabili quantitative : variabili che rappresentano una quantità misurabile. Esempi inclusi: Piedi quadrati Altezza Peso Dimensione della popolazione Variabili qualitative : variabili che prendono nomi o etichette e rientrano in categorie. Esempi inclusi: Colore...
Un box plot è un tipo di grafico che visualizza il riepilogo di cinque cifre di un set di dati, che include: Il valore minimo Il primo quartile (il 25° percentile) Il valore mediano Il terzo quartile (il 75° percentile) Il...
I modelli di regressione vengono utilizzati per quantificare la relazione tra una o più variabili predittive e una variabile di risposta . Ogni volta che adattiamo un modello di regressione, vogliamo capire quanto bene il modello è in grado di utilizzare...
La regressione lineare viene utilizzata per quantificare la relazione tra una variabile predittore e una variabile di risposta. Ogni volta che eseguiamo una regressione lineare, vogliamo sapere se esiste una relazione statisticamente significativa tra la variabile predittore e la variabile risposta....
Un errore che potresti riscontrare durante l’utilizzo di NumPy è: TypeError : 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an integer Questo errore si verifica quando fornisci un float a una funzione che prevede un numero intero. L’esempio seguente mostra come correggere...