OpenLLM-France/wikimedia huggingface dataset:
# Svedese/Periodo e costruzione

Svedese
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    Copertina
* Alfabeto e fonetica
** AlfabetoSvedese/Alfabeto
** FoneticaSvedese/Fonetica
* Grammatica
** GenereSvedese/Genere
** SostantivoSvedese/Sostantivo
** AggettivoSvedese/Aggettivo
** PronomeSvedese/Pronome
** Avverbio
** VerboSvedese/Verbo
** Verbi forti e irregolariSvedese/Verbi forti e irregolari
** Verbi frasaliSvedese/Verbi frasali
** PunteggiaturaSvedese/Punteggiatura
* Fraseologia
** NumeriSvedese/Numeri
** ColoriSvedese/Colori
** Saluti e presentazioniSvedese/Saluti e presentazioni
** AbbreviazioniSvedese/Abbreviazioni
* Sintassi
** Periodo e costruzioneSvedese/Periodo e costruzione
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## Frase semplice

Jag är mig: Io sono me
Soggetto - verbo - etc..., come in italiano e inglese

## Tempo

Oggi sono:
    Idag är jag ...
    oggi sono io....
Tempo - verbo - soggetto

## Futuro

Nota bene: att vill significa volere, nessuna relazione col futuro
    Ska e kommer sono circa come come l´inglese will: jag ska gå io andró
Per previsioni o speranze si usa kommer: jag kommer gå io andró/andrei/dovrei andare
Nota bene in frasi con complemento temporale ska o kommer prendono il posto del verbo, che segue il sostantivo invece di precederlo:
    imorgon ska jag gå
    domani andrò
    idag går jag
    oggi vado

## Formazione della frase

La formazione della frase è piuttosto semplice: per gli ausiliari/avverbi si aggiunge la parola tra verbo e soggetto jag vill gå voglio andare, jag ska gå io andró, jag vet inte io non so.

## Condizionali

* Se fossi
    stående uttryck
* se fossi in te
    om jag vore som du, om jag vore i dina kläder
* se qualcosa
    om möjlig, närmast
* come se
    som om, liksom om
* anche se
    även om, fastän, om [ock]så
* se non osservazione
    om inte eg (se il tempo non cambia)
* se non azione
    annars, i annat fall se non arriva me ne vado
* se solo
    om bara
* se non altro che per/per il solo motivo
    om inte för annat så för att
* se non altro che per/ per il solo obbiettivo
    om inte annat så för att
# Svedese/Genere

Svedese
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** Periodo e costruzioneSvedese/Periodo e costruzione
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La lingua svedese contempla due generi, utrum (comune) e neutrum (neutro). I due generi sono anche riferiti dagli stranieri come "parole en" e "parole ett" (in inglese en-words e ett-words), dal rispettivo articolo indeterminativo usato per i sostantivi dei due generi (en per il genere comune, ett per il genere neutro).
Anticamente lo svedese aveva tre generi, maschile, femminile e neutro, e in seguito maschile e femminile si fusero nel genere comune, anche se tracce della distinzione maschile/femminile esistono ancora in espressioni arcaiche e in alcuni dialetti, e si riflettono per esempio nei pronomi personali (cfr. Svedese/Pronome), in alcuni sostantivi (cfr. Svedese/Sostantivo#Maschile e femminile) o nel fatto che gli aggettivi in forma definita usino una declinazione diversa a seconda che si riferiscano a maschi o femmine (cfr. Svedese/Aggettivo#Forma definita).
I sostantivi, i pronomi e gli aggettivi inflettono per genere. L'appartenenza ai due generi è sostanzialmente arbitraria e richiede di essere memorizzata parola per parola.
Sono di genere comune la maggior parte, ma non la totalità, di:
* esseri viventi, es. en kvinna (una donna), en man (un uomo), en katt (un gatto/una gatta), en häst (un cavallo/una cavalla), en fluga (una mosca), en björk (una betulla);
* giorni e parti del giorno, es. en fredag (un venerdì);
* mesi e stagioni, es. en sommar (un'estate).
Sono di genere neutro la maggior parte, ma non la totalità, di:
* continenti, paesi, località, città, es. Asien är stort (l'Asia è grande), Stockholm är vackert (Stoccolma è bella);
* lettere dell'alfabeto e parti del discorso, es. ett a (una a), ett nej (un no);
* espressioni impersonali, es. det regnar (piove).
Un trascurabile numero di sostantivi poco comuni può assumere entrambi i generi (324 parole secondo la dodicesima versione della Svenska Akademiens ordlista).
# Esempi di statistica descrittiva e inferenziale

Esempi di statistica descrittiva e inferenziale
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* Esempi di statistica descrittiva e inferenzialeEsempi di statistica descrittiva e inferenziale
** Eventi di siccità in ItaliaEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Eventi di siccità in Italia
** Le donne in USAEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Le donne in USA
** I tumoriEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/I tumori
** La malattia mentaleEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/La malattia mentale
** Analisi del proprio genomaEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Analisi del proprio genoma
** Genoma del Covid-19Esempi di statistica descrittiva e inferenziale/Genoma del Covid-19
** Ricerca di esopianetiEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Ricerca di esopianeti
** Previsione incendiEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Previsione incendi
** Eventi avversi vaccini CovidEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Eventi avversi vaccini Covid
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
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Questo libro contiene alcuni reports di statistica descrittiva e inferenziale nel linguaggio di programmazione R, utilizzando l'IDE RStudio.
Le principali librerie utilizzate nei reports del libro sono le seguenti:
* base: contiene le funzioni di base di R: aritmetiche,input/output, programmazione di base ecc. Questa libreria viene caricata automaticamente all'avvio di R.
* stats: contiene funzioni per calcoli statistici e generazione di numeri casuali. Anche questa libreria viene caricata automaticamente all'avvio di R .
* dplyr: fornisce una grammatica flessibile per manipolare e interrogare i data frames e quindi i dataset. In sostanza è l'equivalente di SQL per realizzare delle query direttamente nei dataset.
* ggplot2: da la possibilità di ottenere eleganti visualizzazioni dei dati, spesso ottenuti tramite dplyr, con grafici di qualunque tipo (istogrammi,boxplot, scatterplot, grafici a barre, serie storiche ecc.)
* statsr: Pacchetto complementare per la specializzazione di Coursera "Statistiche con R".

## Altri Wikibooks

* Applicazioni pratiche di machine learning
# Esempi di statistica descrittiva e inferenziale/I tumori

Esempi di statistica descrittiva e inferenziale
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* Esempi di statistica descrittiva e inferenzialeEsempi di statistica descrittiva e inferenziale
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## Parte 1: Dati

Il dataset _cancer-data-for-MOOC-1-_1_.csv_ è formato da 66 osservazioni su pazienti e dalle seguenti 9 variabili:
* patient_id: Id del paziente
* age: età del paziente
* gender: sesso
* bmi: BMI indice di massa corporea
* smoking:indica se il paziente fuma, non fuma o non si sa
* fruit: porzioni di frutta giornaliere che il paziente mangia
* veg: porzioni di verdura giornaliere che il paziente mangia
* cancer: indica se ha paziente ha il cancro oppure no
Caricamento dei dati e visualizzazione sommaria di ciascuna variabile:
Nel dataset c'è solo un valore mancante nella variabile smoking:

## Parte 2: Domanda di ricerca

Si vuole valutare se c'è un'associazione tra il consumo di almeno 5 porzioni di frutta e verdura e il fatto di avere il cancro o no. Inoltre si vuole sapere se l'indice di massa corporea varia in media tra chi ha il cancro e chi no.

## Parte 4: Statistica inferenziale

Creo una variabile fruitveg che somma le porzioni di frutta e verdura e un'altra variabile che assume i 2 valori "Vegetali > 5" e "Vegetali < 5"
tramite la funzione inference si nota che non c'è associazione o dipendenza tra il consumo di almeno 5 porzioni di frutta e verdura oppure no e il fatto di avere il cancro, infatti vale l'ipotesi nulla essendo il p-value=0.0616 > 0.05:
Alla stessa conclusione si arriva tramite il test del Chi quadro. Essendo il p-value=0.1193 vale l'ipotesi nulla quindi non c'è associazione o dipendenza tra il mangiare almeno 5 porzioni di frutta e verdura e avere il cancro oppure no:
Valutando invece l'indice di massa corporea BMI, essendo p-value=0.3832>0.05, vale l'ipotesi nulla. I dati mostrano con evidenza che in media l'indice di massa corporea bmi non varia tra chi ha il cancro e chi no. In altri termini l'ipotesi nulla indica che in media l'indice di massa corporea tra chi ha il cancro eguaglia quello di chi non ce l'ha.
# Esempi di statistica descrittiva e inferenziale/Eventi avversi vaccini Covid

Esempi di statistica descrittiva e inferenziale
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Esempi di statistica descrittiva e inferenzialeEsempi di statistica descrittiva e inferenziale
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** Le donne in USAEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Le donne in USA
** I tumoriEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/I tumori
** La malattia mentaleEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/La malattia mentale
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** Genoma del Covid-19Esempi di statistica descrittiva e inferenziale/Genoma del Covid-19
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** Previsione incendiEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Previsione incendi
** Eventi avversi vaccini CovidEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Eventi avversi vaccini Covid
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
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Dopo avere scaricato il dataset VAERS del 2021 da qui : https://vaers.hhs.gov/data.html e il dataset delle vaccinazioni da qui : https://github.com/owid/covid-19-data/blob/master/public/data/vaccinations/vaccinations.csv è possibile analizzare gli eventi avversi ai vaccini anti covid negli Stati Uniti, segnalati dall'1/1/2021 al 31/12/2021, utilizzando il linguaggio di programmazione Python su Colab in modo da utilizzare le risorse hardware di Google trattandosi di big data.
Dopo avere caricato le opportune librerie :
e caricato i dati :
si nota che gli eventi avversi segnalati ai vaccini anti covid sono 725.919
escludiamo tutti i vaccini, tranne quelli relativi al Covid:
Gli eventi avversi relativi al vaccino MODERNA sono 336.734, quelli relativi a PFIZER 324.814 ecc.
Unisco i 2 datasets patient e vaccines
Come si vede dal seguente grafico ci sono più eventi avversi relativi a MODERNA che a PFIZER...:
...inoltre ci sono più eventi avversi relativi a donne che a uomini:
... unisco ai precedenti datasets, quello dei sintomi:
Visualizzo una tabella con alcuni dei 10.816 eventi avversi relativi alle vaccinazioni contro il Covid:
Visualizzo il numero di vaccinazioni negli Stati Uniti al 31/12/2020 e al 31/12/2021:
Numero di miocarditi segnalate a causa dei vaccini anti covid considerato che negli Stati Uniti sono state somministrate dal 1/1/2021 al 31/12/2021 circa 515.233.389 dosi e quindi 2406*100000/515233389= 0,47 miocarditi ogni 100.000 dosi .
Numero di morti segnalate a causa dei vaccini anti covid, considerato che negli Stati Uniti sono state somministrate dal 1/1/2021 al 31/12/2021 circa 515.233.389 dosi e quindi 18973*100000/515233389=3,68 morti ogni 100.000 dosi .
# Esempi di statistica descrittiva e inferenziale/Eventi di siccità in Italia

Esempi di statistica descrittiva e inferenziale
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* Esempi di statistica descrittiva e inferenzialeEsempi di statistica descrittiva e inferenziale
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** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
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## Parte 1: Dati

Nel dataset relativo ai disastri naturali italiani scaricabile da qui : https://emdat.be/ dopo essersi registrati con nome e cognome sono contenute 50 variabili e 271 osservazioni su vari tipi di disastri che si sono verificati dal 1905 al 2022. Da queste osservazioni se ne considerano 5 relative alla siccità in Italia verificatasi negli anni 1997, 2002, 2012, 2017, 2022.
Caricamento dati:

## Parte 2: Esplorazione dati
### Tabella degli eventi di siccità in Italia

| Anno | Periodo | Totale dei danni (in miliardi di dollari) | Regioni coinvolte |
| 1997 | Aprile | 0.8 | |
| 2002 | Maggio | n/a | Basilicata, Puglia, Sardegna e Sicilia |
| 2012 | Da giugno ad ottobre | 1.19 | Abruzzo, Basilicata, Calabria, Campania, Emilia-Romagna, Friuli-Venezia Giulia, Lazio, Liguria, Lombardia, Marche, Molise, Piemonte, Puglia, Sardegna, Sicilia, Toscana, Trentino-Alto Adige, Umbria, Valle D'Aosta e Veneto |
| 2017 | Luglio | 2.3 | Abruzzo, Calabria, Campania, Emilia-Romagna, Lazio, Lombardia, Marche, Piemonte, Puglia, Sardegna, Sicilia, Toscana, Trentino-Alto Adige e Umbria |
| 2022 | Da giugno a dicembre | 6 | Piemonte, Friuli-Venezia Giulia, Lazio, Veneto, Valle D'Aosta, Lombardia, Emilia-Romagna, Marche, Umbria, Puglia, Toscana |

## Note

* ↑ Disastri naturali in Italia, su emdat.be.
* ↑ Sky TG24, Siccità, dal Piemonte al Lazio: quali sono le regioni più colpite, su tg24.sky.it. URL consultato il 27 giugno 2022.
* ↑ Coldiretti, Clima: 6 mld di danni dalla peggiore siccità da 500 anni, su coldiretti.it. URL consultato il 4 ottobre 2022.
# Esempi di statistica descrittiva e inferenziale/Genoma del Covid-19

Esempi di statistica descrittiva e inferenziale
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* Esempi di statistica descrittiva e inferenzialeEsempi di statistica descrittiva e inferenziale
** Eventi di siccità in ItaliaEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Eventi di siccità in Italia
** Le donne in USAEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Le donne in USA
** I tumoriEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/I tumori
** La malattia mentaleEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/La malattia mentale
** Analisi del proprio genomaEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Analisi del proprio genoma
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** Ricerca di esopianetiEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Ricerca di esopianeti
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** Eventi avversi vaccini CovidEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Eventi avversi vaccini Covid
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
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## Parte 1: Dati

E' possibile scaricare da qui : https://www.kaggle.com/paultimothymooney/coronavirus-genome-sequence il genoma completo del Covid-19 nella versione di Wuhan . In generale il DNA è composto dalla sequenza di 4 nucleotidi : adenina (A), citosina (C), guanina (G), e timina (T) ma mentre nel genoma umano tale sequenza è costituita da 3,2 miliardi di nucleotidi, nel Covid-19 la lunghezza del genoma è pari 29903 nucleotidi.
Caricamento dati:

## Parte 2: Esplorazione dati

Per trasmettere le informazioni genetiche e codificare le proteine gli organismi cellulari e i virus utilizzano l'RNA, ottenuto dal DNA sostituendo la timina (T) con l'uracile (U). E' possibile quindi conoscere subito l'RNA del Covid-19:
L'RNA finisce nei ribosomi della cellula per sintetizzare le proteine tramite una sequenza di aminoacidi. Ad ogni codone dell'RNA costituito da 3 nucleotidi corrisponde un aminoacido nella sequenza delle proteine . Il Covid-19 sintetizza 775 proteine.
# Arabo/Fondamenti/Numeri

Arabo
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
    Indice di tutti i livelliArabo
    LIVELLO 0: LE BASI
* Caratteri generali della scritturaArabo/Fondamenti/Scrittura
* VocaliArabo/Fondamenti/Vocali
* AlfabetoArabo/Fondamenti/Alfabeto
** EserciziArabo/Esercizi/Alfabeto
* Segni ausiliariArabo/Fondamenti/Segni ausiliari
* Sistemi di traslitterazioneArabo/Fondamenti/Traslitterazione
* PronunciaArabo/Fondamenti/Pronuncia
* L'articoloArabo/Fondamenti/Articolo
* Il sostantivoArabo/Fondamenti/Sostantivo
* L'aggettivoArabo/Fondamenti/Aggettivo
* Le proposizioni nominaliArabo/Fondamenti/Proposizioni nominali
** EserciziArabo/Esercizi/Proposizioni nominali
* I pronomi personaliArabo/Fondamenti/Pronomi personali
* Frasi di baseArabo/Frasi di base
* Aggettivi utiliArabo/Primo Vocabolario/Aggettivi utili
* Parole sui viaggiArabo/Primo Vocabolario/Parole sui viaggi
* Parole sul climaArabo/Primo Vocabolario/Parole sul clima
* Parole sul ciboArabo/Primo Vocabolario/Parole sul cibo
* Parole sul corpo umanoArabo/Primo Vocabolario/Parole sul corpo umano
* NumeriArabo/Fondamenti/Numeri
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## I numeri da 0 a 10

* 0 - sifr صِفر
* 1 - wahid واحِد
* 2 - 'ithnan إثنان
* 3 - thalatha ثلاثة
* 4 - 'arba^a أربَعة
* 5 - khamsa خَمسة
* 6 - sitta ستّة
* 7 - sab^a سَبعة
* 8 - thamaniya ثَمانية
* 9 - tis^a تِسعة
* 10 - ^ashara عشرة

## I numeri ordinali

| primo/a | 'awwal / 'ula |
| secondo/a | thanin / thaniya |
| terzo/a | thalith / thalitha |
| quarto/a | rabi^ / rabi^a |
| quinto/a | khamis / khamisa |
| sesto/a | sadis / sadisa |
| settimo/a | sabi^ / sabi^a |
| ottavo/a | thamin / thamina |
| nono/a | tasi^ / tasi^a |
| decimo/a | ^ashir / ^ashira |
| undicesimo/a | hadiya ^ashara / hadiyata ^ashara |
| dodicesimo/a | thaniya ^ashara / thaniyata ^ashara |

## Che ore sono?

A questa domanda noi rispondiamo "sono le tre", in arabo si risponde "è la terza (ora)"
    Che ore sono, per favore? È mezzogiorno / mezzanotte = kami as-sa^a min fadlik? muntasafu n-nahar / muntasafu l-layl
Per indicare le ore del mattino: fi s-sabah / sabahan
* Che ore sono, per favore? Sono le due del mattino = kami as-sa^a min fadlik? ath-thaniya sabahan
Per indicare le ore del pomeriggio: ba^da z-zuhr
* Che ore sono, per favore? Sono le due del pomeriggio = kami as-sa^a min fadlik? ath-thaniya ba^da z-zuhr
Per indicare le ore della sera: fi l-masa' / masa'an
* Che ore sono, per favore? Sono le ventitré = kami as-sa^a min fadlik? al-hadiya ^ashara masa'an
* "In punto": bi-d-dabt
* "Mezza" : nisf
* "Quarto" : rub^
Quando si aggiunge all'ora una porzione di tempo: wa (=e) quando si toglie: 'illa (=meno)
# Arabo/Fondamenti/Esercizi

Arabo
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
    Indice di tutti i livelliArabo
    Livello 1
* Preposizioni principaliArabo/Fondamenti/Preposizioni
* Lo stato costruttoArabo/Fondamenti/Stato costrutto
* Aggettivi e pronomi dimostrativiArabo/Fondamenti/Dimostrativi
* La declinazioneArabo/Fondamenti/Declinazione
* Introduzione ai verbiArabo/Fondamenti/Verbi
    Selezione dai livelli precedenti
* AlfabetoArabo/Fondamenti/Alfabeto
* Segni ausiliariArabo/Fondamenti/Segni ausiliari
* Il sostantivoArabo/Fondamenti/Sostantivo
* L'aggettivoArabo/Fondamenti/Aggettivo
* Le proposizioni nominaliArabo/Fondamenti/Proposizioni nominali
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# Arabo/Fondamenti/Dimostrativi

Arabo
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    Indice di tutti i livelliArabo
    Livello 1
* Preposizioni principaliArabo/Fondamenti/Preposizioni
* Lo stato costruttoArabo/Fondamenti/Stato costrutto
* Aggettivi e pronomi dimostrativiArabo/Fondamenti/Dimostrativi
* La declinazioneArabo/Fondamenti/Declinazione
* Introduzione ai verbiArabo/Fondamenti/Verbi
    Selezione dai livelli precedenti
* AlfabetoArabo/Fondamenti/Alfabeto
* Segni ausiliariArabo/Fondamenti/Segni ausiliari
* Il sostantivoArabo/Fondamenti/Sostantivo
* L'aggettivoArabo/Fondamenti/Aggettivo
* Le proposizioni nominaliArabo/Fondamenti/Proposizioni nominali
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## Richiami di grammatica

Ricordiamo che gli aggettivi dimostrativi sono quelli che servono per indicare un oggetto - in italiano, questo, quello e il poco usato codesto.
Se non accompagnano un nome, ma lo sostituiscono (p.es. questo è vero), non sono più aggettivi bensì pronomi.
Esistono anche degli avverbi che hanno una funzione analoga - in italiano qui/qua, lì/là e il poco usato costì/costà.

## Aggettivi dimostrativi

In arabo esistono due aggettivi dimostrativi, uno indica oggetti e persone vicine a chi parla ("questo") e l'altro indica oggetti e persone lontane ("quello").
Questo si traduce ﻫﺬﺍ :: hadhâ , al femminile ﻫٰذِهِ :: hàdhihi .
Per il plurale, esiste una forma comune per maschile e femminile: ﻫﻮلاء :: hâ'ulâ'i .
Quello si traduce ذلكَ :: dhâlika , al femminile تِلْكَ :: tilka .
Per il plurale, la forma maschile è ancora una volta uguale a quella femminile: ﺍﻭلاﻳﻚ :: ûlâ'ika .

### Articolo

A differenza dell'italiano, l'aggettivo dimostrativo non elimina l'articolo; anzi, al contrario, il nome preceduto dal dimostrativo è considerato automaticamente determinato e quindi pretende l'articolo.

#### Esempio

    ﻫﺬﺍ ﺍﻟﻮﻟﺪ :: hadhâ 'l-wàlad =questo ragazzo

## Avverbi correlati

L'arabo usualmente non distingue tra qui e là e usa per entrambi gli avverbi:

### Qui/qua/lì/là

    هناك :: hunâka
    o anche
    هنا :: hunâ
DA CONTROLLARE