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programmare con articoli, manuali e tutorial menu skip to content home matlab fortran python ruby java tutorial regression analysis with r leave a reply design and develop statistical nodes to identify unique relationships within data at scale regression analysis is a statistical process which enables prediction of relationships between variables. the predictions are based on the casual effect of one variable upon another. regression techniques for modeling and analyzing are employed on large set of data in order to reveal hidden relationship among the variables. this book will give you a rundown explaining what regression analysis is, explaining you the process from scratch. the first few chapters give an understanding of what the different types of learning are – supervised and unsupervised, how these learnings differ from each other. we then move to covering the supervised learning in details covering the various aspects of regression analysis. the outline of chapters are arranged in a way that gives a feel of all the steps covered in a data science process – loading the training dataset, handling missing values, eda on the dataset, transformations and feature engineering, model building, assessing the model fitting and performance, and finally making predictions on unseen datasets. each chapter starts with explaining the theoretical concepts and once the reader gets comfortable with the theory, we move to the practical examples to support the understanding. the practical examples are illustrated using r code including the different packages in r such as r stats, caret and so on. each chapter is a mix of theory and practical examples. by the end of this book you will know all the concepts and pain-points related to regression analysis, and you will be able to implement your learning in your projects. regression analysis with r articolo della sezione r con tag machine learning , r , r regression , regression , statistic analysis on march 15, 2018 by admin . tipi di variabili in r leave a reply in questo post approfondiremo il concetto di variabili in ambiente r fornendo una spiegazione sulle differenti tipologie di variabili.il linguaggio r prevede due tipi di variabili : 1) variabili globali ; 2) variabili locali ; come si può intuire, le variabili globali sono accessibili a livello globale all’interno del programma, le variabili locali invece assumono significato solo ed esclusivamente nel settore di appartenenza, risultando visibili solo all’interno del metodo in cui vengono inizializzate. per la maggior parte dei compilatori, un nome di variabile può contenere fino a trentuno caratteri, in modo da poter adottare per una variabile un nome sufficientemente descrittivo, in r tale limite non è indicato. la scelta del nome assume un’importanza fondamentale al fine di rendere leggibile il codice; questo perché un codice leggibile sarà facilmente mantenibile anche da persone diverse dal programmatore che l’ha creato. abbiamo parlato d’inizializzazione della variabile intesa quale operazione di creazione della variabile; vediamone allora un esempio banale: > a <- 1 in tale istruzione è stato utilizzato l’operatore di assegnazione (<-), con il significato di assegnare appunto alla locazione di memoria individuata dal nome a il valore 1. il tipo attribuito alla variabile è stabilito in fase d’inizializzazione; sarà allora che si deciderà se assegnare a essa una stringa di testo, un valore booleano (true/false), un numero decimale etc. per approfondire l’argomento: guida alla programmazione con r: corso completo per imparare a programmare in poco tempo variabili ed espressioni in r i nomi in r indentazione del codice in r guida alla programmazione con r requisiti hardware di rstudio articolo della sezione r con tag tipi di variabili , variabili globali , variabili locali , variabili r on april 20, 2017 by admin . variabili ed espressioni in r leave a reply le variabili ed espressioni in r sono trattate in modo moderno ed efficiente, infatti mentre nella maggior parte dei linguaggi di programmazione è necessaria una dichiarazione delle variabili utilizzate all’interno del programma, dichiarazione effettuata nella parte iniziale prima della sezione esecutiva dello stesso, in r tutto questo non è richiesto. poiché il linguaggio non richiede la dichiarazione delle variabili; il tipo e la relativa dimensione saranno decisi nel momento in cui le stesse saranno inizializzate. con il termine variabile ci si riferisce a un tipo di dato il cui valore è variabile nel corso dell’esecuzione del programma. è però possibile assegnarne un valore iniziale, si parlerà allora d’inizializzazione della variabile. la fase d’inizializzazione, assume un’importanza fondamentale perché rappresenta il momento in cui la variabile è creata, tale momento coincide con quello in cui a essa è associato un dato valore. a differenza dei linguaggi cosiddetti compilativi tale procedura può essere inserita in qualunque punto dello script, anche se i significati possono assumere valori differenti. nel momento in cui l’interprete s’imbatte in una variabile, deposita il valore relativo in una locazione di memoria e ogni volta che nel programma comparirà una chiamata a tale variabile, si riferirà a questa locazione. è regola di buona programmazione utilizzare dei nomi che ci permetteranno di riferirci in maniera univoca alle specifiche locazioni di memoria in cui i relativi dati sono stati depositati. per approfondire l’argomento: guida alla programmazione con r: corso completo per imparare a programmare in poco tempo i nomi in r indentazione del codice in r articolo della sezione r con tag espressioni in r , script r , varibili in r on march 15, 2017 by admin . i nomi in r leave a reply in questo post ( i nomi in r ) analizziamo le regole da seguire per scegliere correttamente i nomi di costanti, variabili, metodi, classi e moduli, che rappresentano gli elementi essenziali con i quali lavoreremo in questo ambiente. un nome in r allora può essere costituito da una lettera maiuscola, minuscola o dal simbolo . (punto), che a loro volta possono essere una qualsiasi combinazione di lettere maiuscole e minuscole, e cifre. i caratteri minuscoli corrispondono alle lettere minuscole dell’alfabeto dalla a alla z, mentre i caratteri maiuscoli corrispondono alle lettere maiuscole dell’alfabeto dalla a alla z e le cifre da 0 al 9. il numero di caratteri che compongono il nome non è limitato. di seguito riporto alcuni suggerimenti riportati nella guida ad r fornita da google, su come denominare in modo corretto gli oggetti ( nomi in r ) : non utilizzare mai caratteri di sottolineatura (_) o trattini (-) per identificare un oggetto in ambiente r. gli identificatori devono essere denominati in base alle seguenti convenzioni. la forma preferita per i nomi delle variabili è di utilizzare tutte lettere minuscole e le parole devono essere separate da punti (variable.name), ma l’identicatore nella forma nomevariabile è anche accettato. i nomi delle funzioni hanno la lettera iniziale maiuscola e non deve essere utilizzato alcun punto (functionname). le costanti sono identificate allo stesso modo delle funzioni, ma con un k iniziale. per approfondire l’argomento: indentazione del codice in r guida alla programmazione con r requisiti hardware di rstudio r studio editor per script r articolo della sezione r con tag identificatore r , nomi costanti , nomi r , nomi variabili on march 7, 2017 by admin . inizializzazione delle variabili in python leave a reply l’ inizializzazione delle variabili in python rappresenta una buona pratica di programmazione che ci mette al riparo da situazioni impreviste. questo perchè è possibile che nel codice che abbiamo realizzato si possano generare degli errori dovuti all’utilizzo di variabili che non risultano iniliazzate. ricordiamo allora che per inizializzazione delle variabili in python s’intende l’operazione di creazione della variabile con l’attribuzione ad essa di un val

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* the data contained in the database. *
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