Analisi multivariata - parte di Golini

Revisionato il 14/07/2026

di Simo.pa

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Questi sono gli appunti necessari a superare la seconda parte dell'esame di Data Mining e analisi multivariata della facoltà di Economia e statistica con la Golini (9 crediti). Oltre ai …

Esame Analisi multivariata

Facoltà Economia

Dal corso del Prof. Golini Natalia

Università Università degli studi di Torino

A.A. 2022-2023

56 pagine

Appunti esame

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Data Mining Gollini

(cose importanti)

CAP. 2

supporto → _n₁₁ / n → importante solo perché ci suggerisce il segno dell’associazione:

se n₁₁*=n_1. allora

sono indipendenti

n₁₁* ( _{n_1.} / n )

ASSOC. POS.

(A→C): _h₁₁ / _{h_1.}

(C→A): _h₁₁ / _{h_.1}

confidenza _{h_1.}/h oppure _n₁₁

confidenza → è una regola asimmetrica

ci dice dov

Lift → confidenza tenendo

∝< 1: non lo e

∝ = 1: indipendenza

∝ > 1: e interessante

CAP. 3

tipi di matrice:

quadrata: stesso n righe e n colonne (diag. princ. E elementi a_ij dove i=j)
simmetrica: 1^a riga = 1^a colonna, 2^a riga = 2^a colonna, ecc... (a_ij = a_ji)
diagonale: gli elementi fuori dalla diagonale principale sono pari a 0, quindi a_ij dove i≠j sono = 0.
trasposta: si invertono le righe e le colonne: se A' = A allora e

Data Mining Gollini

(cose importanti)

CAP. 2

supporto n₁₁/n ➔ importante solo perché ci suggerisce il segno dell'associazione:
- se n₁₁ ≃ n_1· ➔ allora sono indipendenti
- n_·1 < n₁₁^* ➔ Assoc. Pos.
- n₁₁ < n_1·^* ➔ Assoc. Neg.
confidenza ➔ è una regola asimmetrica ci dice dav
- (A➔C) : n₁₁/n_1·
- (C➔A) : n₁₁/n_·1
lift ➔ confidenza tenendo conto del conseguente
- serve per dirci se la relazione è interessante oppure no

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