{"id":28434,"date":"2023-06-20T18:17:37","date_gmt":"2023-06-20T21:17:37","guid":{"rendered":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/psychedelic-medicine-copy\/"},"modified":"2023-07-03T18:36:10","modified_gmt":"2023-07-03T21:36:10","slug":"regression-analysis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/analisi-di-regressione\/","title":{"rendered":"Utilizzo dell'analisi di regressione per comprendere relazioni complesse"},"content":{"rendered":"<p>L'analisi di regressione \u00e8 un approccio per identificare e analizzare la connessione tra una o pi\u00f9 variabili indipendenti e una variabile dipendente. Questo metodo \u00e8 ampiamente utilizzato in diverse discipline, tra cui l'assistenza sanitaria, le scienze sociali, l'ingegneria, l'economia e gli affari. \u00c8 possibile utilizzare l'analisi di regressione per studiare le relazioni fondamentali nei dati e sviluppare modelli predittivi che vi aiuteranno a prendere decisioni informate.<\/p>\n\n\n\n<p>Questo articolo vi fornir\u00e0 una panoramica completa dell'analisi di regressione, con il suo funzionamento, un esempio di facile comprensione e spiegher\u00e0 come si differenzia dall'analisi di correlazione.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-what-is-regression-analysis\">Che cos'\u00e8 l'analisi di regressione?<\/h2>\n\n\n\n<p>L'analisi di regressione \u00e8 un metodo statistico per identificare e quantificare il legame tra una variabile dipendente e una o pi\u00f9 variabili indipendenti. In poche parole, aiuta a comprendere come le variazioni di una o pi\u00f9 variabili indipendenti siano correlate alle variazioni della variabile dipendente.<\/p>\n\n\n\n<p>Per comprendere a fondo l'analisi di regressione, \u00e8 necessario innanzitutto comprendere i seguenti termini:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Variabile dipendente: <\/strong>\u00c8 la variabile che vi interessa analizzare o prevedere. \u00c8 la variabile di risultato che si cerca di capire e spiegare.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Variabili indipendenti: <\/strong>Sono le variabili che si ritiene abbiano un effetto sulla variabile dipendente. Spesso vengono chiamate variabili predittive, in quanto vengono utilizzate per prevedere o spiegare le variazioni della variabile dipendente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>L'analisi di regressione pu\u00f2 essere utilizzata per una serie di circostanze, tra cui la previsione dei valori futuri della variabile dipendente, la comprensione dell'effetto delle variabili indipendenti sulla variabile dipendente e l'individuazione di valori anomali o di eventi insoliti nella raccolta dei dati.<\/p>\n\n\n\n<p>L'analisi di regressione pu\u00f2 essere classificata in diversi tipi, tra cui regressione lineare singola, regressione logistica, regressione polinomiale e regressione multipla. Il modello di regressione adatto \u00e8 determinato dalla natura dei dati e dall'oggetto dell'indagine.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-how-does-regression-analysis-work\">Come funziona l'analisi di regressione?<\/h2>\n\n\n\n<p>Lo scopo dell'analisi di regressione \u00e8 quello di identificare la linea o la curva pi\u00f9 adatta che riflette la connessione tra le variabili indipendenti e la variabile dipendente. Questa linea o curva di miglior adattamento viene generata utilizzando metodi statistici che riducono le disparit\u00e0 tra i valori attesi e quelli reali nella raccolta dei dati.<\/p>\n\n\n\n<p>Ecco le formule per i due tipi pi\u00f9 comuni di analisi di regressione:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-single-linear-regression\">Regressione lineare singola<\/h3>\n\n\n\n<p>Nella Regressione lineare semplice, si utilizza una linea di miglior adattamento per mostrare la relazione tra due variabili: la variabile indipendente (x) e la variabile dipendente (y).<\/p>\n\n\n\n<p>La linea di miglior adattamento pu\u00f2 essere rappresentata dall'equazione: y = a + bx.<\/p>\n\n\n\n<p>In questo caso, a \u00e8 l'intercetta, b \u00e8 la pendenza della retta. Per calcolare la pendenza, si utilizza la formula: b = (n\u03a3(xy) - \u03a3x\u03a3y) \/ (n\u03a3(x<sup>2<\/sup>) - (\u03a3x)<sup>2<\/sup>), dove n \u00e8 il numero di osservazioni, \u03a3xy \u00e8 la somma del prodotto di x e y, \u03a3x e \u03a3y sono le somme di x e y rispettivamente, e \u03a3(x<sup>2<\/sup>) \u00e8 la somma dei quadrati di x.<\/p>\n\n\n\n<p>Per calcolare l'intercetta, si utilizza la formula: a = (\u03a3y - b\u03a3x) \/ n.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-multiple-regression\">Regressione multipla&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>Regressione lineare multipla:<\/p>\n\n\n\n<p>La formula dell'equazione del modello di regressione lineare multipla \u00e8:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\">\n<p><strong>y = b<sub>0<\/sub> + b<sub>1<\/sub>x<sub>1<\/sub> + b<sub>2<\/sub>x<sub>2<\/sub> + ... + b<sub>n<\/sub>x<sub>n<\/sub><\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>dove y \u00e8 la variabile dipendente, x<sub>1<\/sub>, x<sub>2<\/sub>, ..., x<sub>n<\/sub> sono le variabili indipendenti e b<sub>0<\/sub>, b<sub>1<\/sub>, b<sub>2<\/sub>, ..., bn sono i coefficienti delle variabili indipendenti.<\/p>\n\n\n\n<p>La formula per stimare i coefficienti utilizzando i minimi quadrati ordinari \u00e8:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\">\n<p><strong>\u03b2 = (X'X)<sup>(-1)<\/sup>X'y<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>dove \u03b2 \u00e8 un vettore di colonne di coefficienti, X \u00e8 la matrice di progetto delle variabili indipendenti, X' \u00e8 la trasposizione di X e y \u00e8 il vettore di osservazioni della variabile dipendente.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-regression-analysis-example\">Esempio di analisi di regressione<\/h2>\n\n\n\n<p>Si supponga di voler analizzare il legame tra la media dei voti (GPA) di un individuo e il numero di ore di studio settimanali. Raccogliete informazioni da un gruppo di studenti, tra cui il numero di ore di studio e la media dei voti.<\/p>\n\n\n\n<p>Quindi, utilizzare l'analisi di regressione per verificare se esiste una connessione lineare tra le due variabili e, in caso affermativo, costruire un modello che preveda la media degli studenti in base al numero di ore di studio settimanali.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:21px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter is-resized\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/lh5.googleusercontent.com\/jY2vs2UsuRYMfVS7ZwPuk_epkVR-Yl7jnG8al1mDmUs6L8YsZ_X3WwNFy40jDCareFFtyOzL6b_DXIhO8FrJR1CMyVwg_rHyE1jycXX-LGWLsUf4LTzWV4L35ObUSidK1EsF136nqG-tHj_zjStgbbA\" alt=\"\" width=\"505\" height=\"263\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Immagine disponibile su <a href=\"https:\/\/www.alchemer.com\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">alchemer.com<\/a><\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.alchemer.com\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/regression-analysis-1.png\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:21px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Quando i dati vengono tracciati su una mappa di dispersione, risulta che esiste una connessione lineare favorevole tra le ore di studio e la media. La pendenza e l'intercetta della linea di miglior adattamento vengono quindi stimate utilizzando un semplice modello di regressione lineare. La soluzione finale potrebbe essere la seguente:<\/p>\n\n\n\n<p>GPA = 2,0 + 0,3 (ore di studio settimanali)<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:21px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter is-resized\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/lh6.googleusercontent.com\/plMkcFRz9dE-xiHm7wkzhCBplbaGIBdvzy4y8LmGqBEaFAMV72IUx7DRx8uvaU_TVMkcOlwcgH_s12NMZFjni4gWrlANjcBH2RqyoFKzrks9q3SGUDpnd_ILZZ4ookIPxD-PJ2T5L-HS3GaWCJf8yEE\" alt=\"\" width=\"505\" height=\"263\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em><em>Immagine disponibile su <a href=\"https:\/\/www.alchemer.com\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">alchemer.com<\/a><\/em><\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.alchemer.com\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/regression-analysis-2.png\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:21px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Questa equazione stabilisce che per ogni ora di studio in pi\u00f9 alla settimana, la media di uno studente aumenter\u00e0 di 0,3 punti, mentre tutto il resto sar\u00e0 equivalente. Questo algoritmo pu\u00f2 essere utilizzato per prevedere la media di uno studente in base al numero di ore di studio settimanali e per identificare gli studenti che rischiano di avere un rendimento insufficiente in base alle loro abitudini di studio.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Utilizzando i dati dell'esempio, i valori di <strong>b<\/strong> e <strong>a<\/strong> sono i seguenti:<\/p>\n\n\n\n<p>n = 10 (il numero di osservazioni)<\/p>\n\n\n\n<p>\u03a3x = 30 (la somma delle ore di studio)<\/p>\n\n\n\n<p>\u03a3y = 25 (la somma delle GPA)<\/p>\n\n\n\n<p>\u03a3xy = 149 (la somma del prodotto delle ore di studio e della media)<\/p>\n\n\n\n<p>\u03a3(x)<sup>2<\/sup> = 102 (la somma dei quadrati delle ore di studio)<\/p>\n\n\n\n<p>Utilizzando questi valori, calcolare <strong>b<\/strong> come:<\/p>\n\n\n\n<p>b = (n\u03a3(xy) - \u03a3x\u03a3y) \/ (n\u03a3(x<sup>2<\/sup>) - (\u03a3x)<sup>2<\/sup>)<\/p>\n\n\n\n<p>= (10 * 149 &#8211; 30 * 25) \/ (10 * 102 &#8211; 30<sup>2<\/sup>)<\/p>\n\n\n\n<p>= 0.3<\/p>\n\n\n\n<p>E calcolare <strong>a <\/strong>come:<\/p>\n\n\n\n<p>a = (\u03a3y - b\u03a3x) \/ n<\/p>\n\n\n\n<p>= (25 &#8211; 0.3 * 30) \/ 10<\/p>\n\n\n\n<p>= 2.0<\/p>\n\n\n\n<p>Pertanto, l'equazione della retta di miglior adattamento \u00e8:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>GPA = 2,0 + 0,3 (ore di studio settimanali)<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-what-is-the-difference-between-correlation-and-regression\">Qual \u00e8 la differenza tra correlazione e regressione?<\/h2>\n\n\n\n<p>Sia la correlazione che la regressione sono metodi statistici per esaminare la connessione tra due variabili. Hanno scopi diversi e forniscono informazioni diverse.<\/p>\n\n\n\n<p>La correlazione \u00e8 una misura della forza e dell'andamento di una connessione tra due variabili. Va da -1 a +1, con -1 che rappresenta una perfetta correlazione negativa, 0 che rappresenta nessuna correlazione e +1 che rappresenta una perfetta correlazione positiva. La correlazione indica il grado di connessione tra due variabili, ma non indica la causa o la prevedibilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n<p>La regressione, invece, \u00e8 un metodo per modellare la connessione tra due variabili, in genere per prevedere o spiegare una variabile in base all'altra. L'analisi di regressione pu\u00f2 fornire stime dell'entit\u00e0 e della direzione della relazione, nonch\u00e9 test di significativit\u00e0 statistica, intervalli di confidenza e previsioni di risultati futuri.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-your-creations-ready-within-minutes\">Le vostre creazioni, pronte in pochi minuti<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/mindthegraph.com\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Mind the Graph<\/a> \u00e8 una piattaforma online che offre una vasta libreria di illustrazioni scientifiche e infografiche che possono essere modificate in modo semplice per soddisfare le vostre esigenze specifiche. Create grafici, poster e abstract grafici dall'aspetto professionale in pochi minuti, utilizzando un'interfaccia drag-and-drop e un'ampia gamma di strumenti e funzionalit\u00e0.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:21px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"500\" src=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/banco.gif\" alt=\"\" class=\"wp-image-28087\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<div style=\"height:21px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"is-layout-flex wp-block-buttons\">\n<div class=\"wp-block-button aligncenter\"><a class=\"wp-block-button__link has-background wp-element-button\" href=\"https:\/\/mindthegraph.com\/\" style=\"border-radius:50px;background-color:#dc1866\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Iniziare a creare con Mind the Graph<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:44px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Comprendete come funziona l'analisi di regressione con facilit\u00e0 grazie a un esempio completo e imparate le formule pi\u00f9 comuni. <\/p>","protected":false},"author":28,"featured_media":28437,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[959,28],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v19.9 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Using Regression Analysis to Understand Complex Relationships - Mind the Graph Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Understand how regression analysis works with ease using a comprehensive example and learn the most common formulas.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u0439\u043d\u0438\u0439-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0456\u0437\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Using Regression Analysis to Understand Complex Relationships\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Understand how regression analysis works with ease using a comprehensive example and learn the most common formulas.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u0439\u043d\u0438\u0439-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0456\u0437\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Mind the Graph Blog\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-06-20T21:17:37+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-07-03T21:36:10+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/regression-analysis-blog.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1124\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"613\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Jessica Abbadia\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:title\" content=\"Using Regression Analysis to Understand Complex Relationships\" \/>\n<meta name=\"twitter:description\" content=\"Understand how regression analysis works with ease using a comprehensive example and learn the most common formulas.\" \/>\n<meta name=\"twitter:image\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/regression-analysis-blog.png\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Scritto da\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Jessica Abbadia\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tempo di lettura stimato\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"6 minuti\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Using Regression Analysis to Understand Complex Relationships - Mind the Graph Blog","description":"Understand how regression analysis works with ease using a comprehensive example and learn the most common formulas.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u0439\u043d\u0438\u0439-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0456\u0437\/","og_locale":"it_IT","og_type":"article","og_title":"Using Regression Analysis to Understand Complex Relationships","og_description":"Understand how regression analysis works with ease using a comprehensive example and learn the most common formulas.","og_url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u0439\u043d\u0438\u0439-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0456\u0437\/","og_site_name":"Mind the Graph Blog","article_published_time":"2023-06-20T21:17:37+00:00","article_modified_time":"2023-07-03T21:36:10+00:00","og_image":[{"width":1124,"height":613,"url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/regression-analysis-blog.png","type":"image\/png"}],"author":"Jessica Abbadia","twitter_card":"summary_large_image","twitter_title":"Using Regression Analysis to Understand Complex Relationships","twitter_description":"Understand how regression analysis works with ease using a comprehensive example and learn the most common formulas.","twitter_image":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/regression-analysis-blog.png","twitter_misc":{"Scritto da":"Jessica Abbadia","Tempo di lettura stimato":"6 minuti"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/uk\/%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d0%b9%d0%bd%d0%b8%d0%b9-%d0%b0%d0%bd%d0%b0%d0%bb%d1%96%d0%b7\/","url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/uk\/%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d0%b9%d0%bd%d0%b8%d0%b9-%d0%b0%d0%bd%d0%b0%d0%bb%d1%96%d0%b7\/","name":"Using Regression Analysis to Understand Complex Relationships - Mind the Graph Blog","isPartOf":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2023-06-20T21:17:37+00:00","dateModified":"2023-07-03T21:36:10+00:00","author":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/96ecc2d785106e951f7773dc7c96d699"},"description":"Understand how regression analysis works with ease using a comprehensive example and learn the most common formulas.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/uk\/%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d0%b9%d0%bd%d0%b8%d0%b9-%d0%b0%d0%bd%d0%b0%d0%bb%d1%96%d0%b7\/#breadcrumb"},"inLanguage":"it-IT","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/uk\/%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d0%b9%d0%bd%d0%b8%d0%b9-%d0%b0%d0%bd%d0%b0%d0%bb%d1%96%d0%b7\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/uk\/%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d0%b9%d0%bd%d0%b8%d0%b9-%d0%b0%d0%bd%d0%b0%d0%bb%d1%96%d0%b7\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Using Regression Analysis to Understand Complex Relationships"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/","name":"Mind the Graph Blog","description":"Your science can be beautiful!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/96ecc2d785106e951f7773dc7c96d699","name":"Jessica Abbadia","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"it-IT","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/f477bd20199beb376b04b2fda9a2cec5?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/f477bd20199beb376b04b2fda9a2cec5?s=96&d=mm&r=g","caption":"Jessica Abbadia"},"description":"Jessica Abbadia is a lawyer that has been working in Digital Marketing since 2020, improving organic performance for apps and websites in various regions through ASO and SEO. Currently developing scientific and intellectual knowledge for the community's benefit. Jessica is an animal rights activist who enjoys reading and drinking strong coffee.","sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/in\/jessica-abbadia-9b834a13b\/"],"url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/author\/jessica\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28434"}],"collection":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/28"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=28434"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28434\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":28445,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28434\/revisions\/28445"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/28437"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=28434"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=28434"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=28434"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}