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Relazioni nascoste


Viviano in un’epoca in cui l'analisi statistica dei dati è fondamentale in molti settori di punta. 
Essa viene condotta principalmente per scovare relazioni nascoste tra le variabili e poi poter migliorare le performance di produzione, incrementare le vendite o limitare potenziali fattori che influenzano la nostra salute. 
Uno degli strumenti più utili per questo scopo è la matrice di correlazione, semplice da implementare ma assai efficace. 
Si presenta come una normale tabella contenente numeri, da -1 a +1, che sono i coefficienti di correlazione tra le variabili del dataset.
  • +1: indica una correlazione perfetta positiva (quando una variabile aumenta, anche l’altra aumenta).
  • -1: indica una correlazione perfetta negativa (quando una variabile aumenta, l’altra diminuisce).
  • 0: indica assenza di correlazione.
Ad esempio, se analizziamo il rendimento degli studenti, possiamo scoprire che il numero di ore di studio è positivamente correlato con il punteggio all’esame, mentre il consumo di caffè potrebbe essere negativamente correlato con le ore di sonno.
A cosa serve la matrice di correlazione?
  • Identificare pattern e tendenze
  • Migliorare il processo decisionale
  • Riduzione della complessità
  • Supporto al machine learning
  • Altro
Un caso pratico: analisi dei fattori che influenzano lo stato di salute. 
Immaginiamo di avere un dataset con le seguenti variabili:
  • Età 
  • Altezza
  • Peso
  • Pressione sanguigna
  • Ore di attività fisica settimanali
  • Ore di sonno giornaliere
  • Numero di caffè consumati al giorno
La matrice di correlazione, ad esempio, ci fornirebbe le risposte alle seguenti domande:
✅ L’età è correlata alla pressione sanguigna?
✅ Maggiori ore di attività fisica sono associate a un peso corporeo inferiore?
✅ Il numero di caffè al giorno influenza negativamente il sonno?

Avvertenze per l'uso
  • Correlazione ≠ Causalità
  • Scova solo relazioni lineari: la correlazione tra età e forza fisica potrebbe essere debole, perché la forza aumenta nell’adolescenza, raggiunge un picco e poi diminuisce con l’età, formando una curva.


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