In questa analisi statistica, si esamineranno i fattori clinici e demografici correlati al peso neonatale alla nascita, utilizzando un dataset con 2500 osservazioni provenienti da tre ospedali. L’obiettivo principale è prevedere con precisione il peso di un neonato in base a variabili chiave quali età della madre, numero di gravidanze, abitudine al fumo, durata della gestazione, lunghezza, diametro cranico, tipo di parto e ospedale di nascita.

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The primary objective of this study is to perform dimensionality reduction using the Principal Component Analysis (PCA) method. The analysis is conducted on a dataset sourced from Kaggle [https://www.kaggle.com/datasets/uciml/red-wine-quality-cortez-et-al-2009], focusing on the quality assessment of red wine. The dataset originates from the publication: P. Cortez, A. Cerdeira, F. Almeida, T. Matos, and J. Reis. “Modeling wine preferences by data mining from physicochemical properties.” Decision Support Systems, Elsevier, 47(4):547–553, 2009. The dataset comprises 1,599 observations and 12 numerical variables, with input features derived from physicochemical tests and an output variable reflecting sensory evaluations of wine quality.