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@@ Linea 11: / Linea 11: @@
 Questo è un elenco delle funzioni che possono essere utilizzate per estrarre i dati e le informazioni relative ai modelli. Si tratta di funzioni generiche che si applicano alla gran parte dei modelli
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-| **descrizione**  |    |
-|------------ | ---------------------- |
-| `summary()` | sintesi dei risultati  |
-| `plot()` | grafici del modello  |
-| `formula()` | [formula](r:concetti_di_base:formula) del modello (y ~ x) |
-| `coef()`  | coefficienti (come `fit$coefficients`)  |
-| `fitted()`  | valori stimati (come `fit$fitted`)  |
-| `df.residual()`  | gradi di libertà dei residui (come `fit$df.residual`)  |
-| `residuals()`  | residui (come `fit$residuals`)  |
-| `vcov()` | matrice delle covarianze |
-| `effects()`  | effetti ortogonali (come `fit$effects`)  |
-| `predict()`  | valori previsti: per $\theta = g(\eta)$, restituisce $\eta$; con l'argomento `newdata = ...` per applicare il modello ad altri dati |
-| **valutazione**  |    |
-|------------ | ---------------------- |
-| `confint()` | intervalli di confidenza dei parametri |
-| `deviance()` | devianza residua (devianza del modello) |
-| `sigma()` | errore standard dei residui |
-| `anova()`  | [analisi della varianza / devianza](r:analisi_multivariata:analisi_devianza_modelli_regressione) |
-| `influence.measures()` | varie misure per valutare l'influenza dei singoli casi sui risultati fra cui:\\ `rstandard()` residui standardizzati (outliers),\\ `rstudent()` residui studentizzati (outliers)\\ `cooks.distance()` e `hat()` (leverage) |
-</markdown>
+^ descrizione  ^    ^
+| ''summary()'' | sintesi dei risultati  |
+| ''plot()'' | grafici del modello  |
+| ''formula()'' | [formula](r:concetti_di_base:formula) del modello (y ~ x) |
+| ''coef()''  | coefficienti (come ''fit$coefficients'')  |
+| ''fitted()''  | valori stimati (come ''fit$fitted'')  |
+| ''df.residual()''  | gradi di libertà dei residui (come ''fit$df.residual'')  |
+| ''residuals()''  | residui (come ''fit$residuals'')  |
+| ''vcov()'' | matrice delle covarianze |
+| ''effects()''  | effetti ortogonali (come ''fit$effects'')  |
+| ''predict()''  | valori previsti: per $\theta = g(\eta)$, restituisce $\eta$; con l'argomento ''newdata = ...'' per applicare il modello ad altri dati |
+^ valutazione  ^ ^
+| ''confint()'' | intervalli di confidenza dei parametri |
+| ''deviance()'' | devianza residua (devianza del modello) |
+| ''sigma()'' | errore standard dei residui |
+| ''anova()''  | [analisi della varianza / devianza](r:analisi_multivariata:analisi_devianza_modelli_regressione) |
+| ''influence.measures()'' | varie misure per valutare l'influenza dei singoli casi sui risultati fra cui:\\ ''rstandard()'' residui standardizzati (outliers),\\ ''rstudent()'' residui studentizzati (outliers)\\ ''cooks.distance()'' e ''hat()'' (leverage) |
 Vedi anche, per estrarre le informazioni in formato //tidy//: [[r:comandi:pacchetto_broom|]]