SOPE 512 - Final Project This document satisfies the requirements for the Coding, Software, & Data Collection Methods Spring Course. It demonstrates proficiency in R programming by conducting a thorough data summary, including frequency tables and boxplots to examine Work Discrimination & The Gender Pay Gap. The analysis focuses on answering: How do race, gender, disability, religion, migration status, and other identity factors intersect to produce compounding workplace discrimination and wage inequality, and what legal protections exist to address them? This document is: A data-driven examination of how race, gender, disability, and other identity factors compound to shape who earns what — and what policy can do about it.

Pignataro's Amazon Project

Αυτή η εργασία παρουσιάζει μια ολοκληρωμένη ανάλυση πρόβλεψης μισθολογικών κλάσεων για παίκτες του MLB χρησιμοποιώντας το dataset Hitters. Η μελέτη εστιάζει στην εφαρμογή του αλγορίθμου CART (Classification and Regression Trees), συγκρίνοντας την ερμηνευσιμότητα των δέντρων αποφάσεων με τη λογιστική παλινδρόμηση

Dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan data klasifikasi jenis hewan (Zoo dataset) yang terdiri dari beberapa karakteristik biologis sebagai variabel prediktor dan class type sebagai variabel target. Setiap variabel menjelaskan atribut tertentu dari hewan, seperti keberadaan rambut, bulu, telur, susu, kemampuan terbang, habitat air, hingga karakteristik tubuh lainnya. Secara total terdapat 16 variabel prediktor yang digunakan untuk membantu proses klasifikasi ke dalam beberapa kategori kelas hewan. Data ini kemudian digunakan untuk membangun model statistik berupa Linear Discriminant Analysis (LDA) dan Regresi Logistik Multinomial guna menganalisis pola hubungan antara karakteristik hewan dan kelasnya.