Questo progetto, realizzato durante il Master in Data Science di ProfessionAI, utilizza il linguaggio R per sviluppare un modello statistico in grado di prevedere il peso dei neonati alla nascita. Basato su 10 variabili cliniche raccolte da tre ospedali (2500 osservazioni), esso mira a migliorare la gestione delle gravidanze ad alto rischio, ottimizzare le risorse ospedaliere e garantire migliori risultati per la salute neonatale.
Il repository contiene i seguenti file e cartelle:
modello_statistico_previsione_peso_neonati.Rmd: file R Markdown con il codice e le analisi statistiche.modello_statistico_previsione_peso_neonati.html: versione HTML generata dal file R Markdown.neonati.csv: dataset utilizzato per le analisi.images/: cartella contenente immagini utilizzate nel progetto.
Le variabili presenti nel dataset sono: Anni.madre, N.gravidanze, Fumatrici, Gestazione, Peso, Lunghezza, Cranio, Tipo.parto, Ospedale e Sesso.
Il progetto è suddiviso in due parti:
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Analisi preliminare:
- Esplorazione delle variabili tramite analisi descrittiva.
- Test statistici per verificare ipotesi su peso, lunghezza, differenze di sesso e tipo di parto.
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Analisi multidimensionale:
- Matrice di correlazione e boxplot: esame delle relazioni tra le variabili, con focus sul target
Peso. - Creazione del modello di regressione: modello di regressione lineare multipla con tutte le variabili.
- Selezione del modello ottimale: uso di criteri di selezione, come AIC e BIC, per scegliere il modello più parsimonioso, includendo interazioni e effetti non lineari.
- Analisi della qualità del modello: diagnostica dei residui e identificazione di eventuali valori influenti da rimuovere.
- Valutazione del modello: valutazione della bontà del modello finale tramite R²(adj) e RMSE e suddivisione del dataset in train set e test set per osservare le capacità di generalizzazione.
- Previsioni e visualizzazioni: una volta validato il modello, viene usato per fare previsioni pratiche e si costruiscono grafici per comunicare i risultati.
- Matrice di correlazione e boxplot: esame delle relazioni tra le variabili, con focus sul target
Al termine delle analisi, il modello più parsimonioso per prevedere il peso dei neonati utilizza come regressori le variabili Gestazione, Lunghezza, Cranio e Sesso spiegando il 73.58 % della variabilità del peso:
- Peso ~ Gestazione + Lunghezza + Cranio + Sesso
- R² (adj) = 0.7358
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- Apri il file
modello_statistico_previsione_peso_neonati.Rmdin RStudio. - Esegui le analisi nel file R Markdown.