R-4-3-BRANCH - en to it translation catalogue (798 entries)

en: models are not all fitted to the same number of observations
it: i modelli non sono stati stimati per il medesimo numero di osservazioni

en: empty model supplied
it: è stato indicato un modello vuoto

en: 'acf' must be of length two or more
it: 'acf' dev'essere di lunghezza due o più

en: object not interpretable as a factor
it: oggetto non interpretabile come factor

en: cannot fit models without level ('alpha' must not be 0 or FALSE)
it: non è possibile stimare i modelli senza livelli ('alpha' non dev'essere 0 o FALSE)

en: 'alpha', 'beta' and 'gamma' must be within the unit interval
it: 'alpha', 'beta' e 'gamma' devono essere nell'intervallo unità

en: data must be non-zero for multiplicative Holt-Winters
it: i dati devono essere diversi da zero per Holt-Winters moltiplicative

en: need at least 2 periods to compute seasonal start values
it: sono necessari almeno 2 periodi per calcolare i valori stagionali iniziali

en: invalid length(x)
it: length(x) non valida

en: optimization difficulties: %s
it: difficoltà di ottimizzazione: %s

en: optimization failure
it: ottimizzazione fallita

en: time series has no or less than 2 periods
it: la serie storica non ha o ha meno di 2 periodi

en: the series is entirely NA
it: la serie è interamente composta di NA

en: frequency must be a positive integer >= 2 for BSM
it: frequency dev'essere un intero positivo >= 2 per BSM

en: only implemented for univariate time series
it: implementato solo per serie storiche unidimensionali

en: 'x' must be numeric
it: 'x' dev'essere numerico

en: the first value of the time series must not be missing
it: il primo valore della serie storica non dev'essere assente

en: all parameters were fixed
it: specificati tutti i parametri

en: possible convergence problem: 'optim' gave code = %d and message %s
it: possibile problema di convergenza: 'optim' ha restituito codice=%d e messaggio %s

en: no factors in the fitted model
it: nessun factor nel modello stimato

en: 'which' specified no factors
it: 'which' non ha specificato factor

en: 'which' specified some non-factors which will be dropped
it: 'which' ha specificato alcuni non-factor che verranno eliminati

en: 'sampleT' and 'nser' must be integer
it: 'sampleT' e 'nser' devono essere interi

en: 'lag.max' must be at least 0
it: 'lag.max' dev'essere almeno 0

en: 'lag.max' must be at least 1
it: 'lag.max' dev'essere almeno 1

en: NAs in 'x'
it: Valori NA in 'x'

en: x$lag must have at least 1 column
it: x$lag deve avere almeno 1 colonna

en: can use ci.type="ma" only if first lag is 0
it: si può usare ci.type="ma" solo se il primo lag è 0

en: Page [%d,%d]: i =%s; j =%s
it: Pagina [%d,%d]: i =%s; j =%s

en: univariate time series only
it: solo serie storiche unidimensionali

en: no terms in scope
it: scope senza termini

en: no terms in scope for adding to object
it: scope senza termini da aggiungere all'oggetto

en: number of rows in use has changed: remove missing values?
it: il numero di righe in uso è cambiato: elimino i missing value?

en: attempting model selection on an essentially perfect fit is nonsense
it: tentare la selezione del modello su un adattamento essenzialmente perfetto non ha senso

en: F test assumes quasi%s family
it: Il test F assume una famiglia quasi%s

en: no 'add1' method implemented for "mlm" models
it: nessun metodo 'add1' implementato per modelli "mlm"

en: scope is not a subset of term labels
it: scope non è un sottoinsieme delle etichette dei termini

en: no 'drop1' method for "mlm" models
it: nessun metodo 'drop1' per modelli "mlm"

en: F test assumes 'quasi%s' family
it: Il test F assume una famiglia 'quasi%s'

en: AIC is not defined for this model, so 'step' cannot proceed
it: L'AIC non è definito per questo modello, quindi 'step' non può procedere

en: AIC is -infinity for this model, so 'step' cannot proceed
it: L'AIC è infinito per questo modello, perciò 'step' non può procedere

en: 'A' must be an array or table
it: 'A' dev'essere un array o una tabella

en: length of FUN, %d,
     does not match the length of the margins, %d
it: lunghezza di FUN, %d,
     non corrispondente con la lunghezza delle marginali, %d

en: no rows to aggregate
it: nessuna riga per l'aggregazione

en: 'by' must be a list
it: 'by' dev'essere una lista

en: arguments must have same length
it: gli argomenti devono avere la stessa lunghezza

en: argument 'x' is  missing -- it has been renamed from 'formula'
it: l'argomento 'x' è mancante -- è stato rinominato da 'formula'

en: argument 'x' must be a formula
it: l'argomento 'x' dev'essere una formula

en: formula 'x' must have both left and right hand sides
it: la formula 'x' deve avere sia il membro di destra che quello di sinistra

en: cannot change frequency from %g to %g
it: non è possibile cambiare la frequenza fa %g a %g

en: 'x' must be coefficient matrix/data frame
it: 'x' dev'essere una matrice coefficient/data frame

en: option "show.coef.Pvalues" is invalid: assuming TRUE
it: opzione "show.coef.Pvalues" non valida: si assume TRUE

en: 'P.values' is TRUE, but 'has.Pvalue' is not
it: 'P.values' è TRUE, but non 'has.Pvalue'

en: wrong k / cs.ind
it: k / cs.ind sbagliata

en: option "show.signif.stars" is invalid: assuming TRUE
it: opzione "show.signif.stars" non valida: si assume TRUE

en: 'anova' object must have colnames
it: l'oggetto 'anova' deve avere colnames

en: 'conf.level' must be a single number between 0 and 1
it: 'conf.level' dev'essere un numero tra 0 e 1

en: not enough 'x' observations
it: non ci sono abbstanza osservazioni in 'x'

en: not enough 'y' observations
it: non abbastanza osservazioni in 'y'

en: samples differ in location: cannot compute confidence set, returning NA
it: i campioni differiscono in posizione: non si possono calcolare gli insiemi di confidenza, si restituisce NA

en: cannot compute confidence set, returning NA
it: non è possibile calcolare gli insiemi di confidenza, si restituisce NA

en: cannot compute asymptotic confidence set or estimator
it: non è possibile calcolare insiemi di confidenza asintotici o lo stimatore

en: cannot compute estimate, returning NA
it: non è possibile calcolare la stima, si restituisce NA

en: cannot compute exact p-value with ties
it: non è possibile calcolare p-value esatto in presenza di ties

en: cannot compute exact confidence intervals with ties
it: non è possibile calcolare intervalli di confidenza esatti in presenza di ties

en: 'formula' missing or incorrect
it: 'formula' assente o sbagliata

en: grouping factor must have exactly 2 levels
it: la variabile di gruppo deve avere esattamente 2 livelli

en: weights are not supported in a multistratum aov() fit
it: i pesi non sono supportati in un adattamento multistratum aov()

en: Error() model is singular
it: Il modello Error() è singolare

en: the 'split' argument must be a list
it: l'argomento 'split' dev'essere una lista

en: 'coef' must define a contrast, i.e., sum to 0
it: 'coef' deve definire un contrasto, e.g., sommare a 0

en: 'coef' must have same length as 'contrast.obj'
it: 'coef' deve avere la stessa lunghezza di 'contrast.obj'

en: each element of '%s' must be logical
it: ogni elemento di '%s' dev'essere logico

en: the contrast defined is empty (has no TRUE elements)
it: il contrasto definito è vuoto (non ha elementi TRUE)

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast (sum to zero)
it: le colonne di 'contrast.obj' deve definire un contrasto (sommare a zero)

en: no degrees of freedom for residuals
it: residui senza gradi di libertà

en: 'object' does not include an error 'qr' component
it: 'object' non contiene una componente di errore 'qr'

en: Refitting model to allow projection
it: Modello di refitting per consentire la proiezione

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast(sum to zero)
it: le colonne di 'contrast.obj' devono definire un contrasto (sommare a zero)

en: 'ties' is not "ordered", a function, or list(<string>, <function>)
it: 'ties' non è "ordinato", una funzione o una lista (<stringa>, <funzione>)

en: collapsing to unique 'x' values
it: si riduce a valori unici di 'x'

en: invalid interpolation method
it: metodo di interpolazione non valido

en: need at least two non-NA values to interpolate
it: ci vogliono almeno due valori non-NA per interpolare

en: zero non-NA points
it: zero non-NA punti

en: 'approx' requires n >= 1
it: 'approx' richiede n >= 1

en: NAs in 'x' must be the same row-wise
it: Le NA in 'x' devono essere uguali per riga

en: 'order.max' must be >= 1
it: 'order.max' dev'essere >= 1

en: 'order.max' must be < 'n.obs'
it: 'order.max' dev'essere < 'n.obs'

en: zero-variance series
it: serie a varianza zero

en: 'n.ahead' must be at least 1
it: 'n.ahead' dev'essere almeno 1

en: number of series in 'object' and 'newdata' do not match
it: numero di serie in 'object' e 'newdata' non corrispondenti

en: 'se.fit' not yet implemented for multivariate models
it: 'se.fit' non ancora implementato per modelli multidimensionali

en: MLE only implemented for univariate series
it: MLE implementato solo per serie unidimensionali

en: 'order.max' must be >= 0
it: 'order.max' dev'essere >= 0

en: 'order.max' must be < 'n.used'
it: 'order.max' dev'essere < 'n.used'

en: 'order' must be a non-negative numeric vector of length 3
it: 'order' dev'essere un vettore numerico non negativo di lunghezza 3

en: 'seasonal' must be a list with component 'order'
it: 'seasonal' dev'essere una lista con componente 'order'

en: 'seasonal$order' must be a non-negative numeric vector of length 3
it: 'seasonal$order' dev'essere un vettore numerico non negativo di lunghezza 3

en: lengths of 'x' and 'xreg' do not match
it: lunghezze di 'x' e 'xreg' non corrispondenti

en: wrong length for 'fixed'
it: lunghezza errata per 'fixed'

en: some AR parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
it: alcuni parametri AR sono stati fissati: imposto transform.pars = FALSE

en: too few non-missing observations
it: numero limitato di osservazioni non-mancanti

en: 'init' is of the wrong length
it: 'init' ha lunghezza sbagliata

en: non-stationary AR part
it: parte AR non stazionaria

en: non-stationary seasonal AR part
it: parte stagionale AR non stazionaria

en: possible convergence problem: optim gave code = %d
it: possibile errore di convergenza: optim ha restituito codice = %d

en: non-stationary AR part from CSS
it: parte AR non stazionaria da CSS

en: non-stationary seasonal AR part from CSS
it: parte stagionale AR non stazionaria da CSS

en: 'xreg' and 'newxreg' have different numbers of columns
it: 'xreg' e 'newxreg' hanno un numero differente di colonne

en: MA part of model is not invertible
it: La parte MA del modello non è invertibile

en: seasonal MA part of model is not invertible
it: la parte stagionale MA del modello non è invertibile

en: NAs in '%s'
it: Valori NA in '%s'

en: invalid 'SSinit'
it: 'SSinit' non valido

en: converting non-invertible initial MA values
it: conversione di valori iniziali MA non invertibili

en: some ARMA parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
it: alcuni parametri ARMA sono stati fissati: imposto transform.pars = FALSE

en: 'xreg' is collinear
it: 'xreg' è collineare

en: NAs present: setting 'delta' to -1
it: Presenti valori NA: si imposta 'delta' a -1

en: transformed ARMA parameters were fixed
it: i parametri ARMA trasformati già fissati

en: need at least 2 data points
it: servono almeno 2 punti

en: invalid 'x'
it: 'x' non valida

en: invalid 'nb'
it: 'nb' non valido

en: no solution in the specified range of bandwidths
it: non ci sono soluzioni nel range di badwidth specificato

en: increasing bw.SJ() search interval (%d) to [%.4g,%.4g]
it: incrementando l'intervallo di ricerca bw.SJ() (%d) a [%.4g,%.4g]

en: minimum occurred at one end of the range
it: minimo realizzato in uno degli estremi del range

en: 'x' must be a list with at least 2 elements
it: 'x' dev'essere una lista con almeno 2 elementi

en: 'x' and 'g' must have the same length
it: 'x' e 'g' devono avere la stessa lunghezza

en: all observations are in the same group
it: tutte le osservazioni sono nello stesso gruppo

en: there must be at least 2 observations in each group
it: devono esserci almeno 2 osservazioni in ogni gruppo

en: 'formula' should be of the form response ~ group
it: la 'formula' dovrebbe essere nella forma risposta ~ gruppo

en: 'x' must be nonnegative and integer
it: 'x' dev'essere un intero non negativo

en: 'n' must be a positive integer >= 'x'
it: 'n' dev'essere un intero positivo >= 'x'

en: incorrect length of 'x'
it: lunghezza di 'x' sbagliata

en: 'p' must be a single number between 0 and 1
it: 'p' dev'essere un singolo numero tra 0 e 1

en: length of choices must be 2
it: la lunghezza di choices dev'essere 2

en: object '%s' has no scores
it: l'oggetto '%s' non ha punteggi (scores)

en: 'scale' is outside [0, 1]
it: 'scale' oltre [0,1]

en: biplots are not defined for complex PCA
it: biplot non è definito per PSA complesse

en: unequal number of rows in 'cancor'
it: numero di colonne differente in 'cancor'

en: dimension 0 in 'x' or 'y'
it: dimensione 0 in 'x' o 'y'

en: 'x' has rank 0
it: 'x' ha rango 0

en: 'y' has rank 0
it: 'y' ha rango 0

en: 'x' and 'y' must have the same length
it: 'x' e 'y' devono avere la stessa lunghezza

en: 'x' and 'y' must have at least 2 levels
it: 'x' e 'y' devono avere almeno due livelli

en: all entries of 'x' must be nonnegative and finite
it: tutti i termini di 'x' devono essere non negativi e finiti

en: at least one entry of 'x' must be positive
it: almeno un elemento di 'x' dev'essere positivo

en: cannot compute simulated p-value with zero marginals
it: non è possibile calcolare p-value simulati con marginali nulle

en: 'x' must at least have 2 elements
it: 'x' deve avere almeno 2 elementi

en: 'x' and 'p' must have the same number of elements
it: 'x' e 'p' devono avere lo stesso numero di elementi

en: probabilities must be non-negative.
it: le probabilità devono essere non negative.

en: probabilities must sum to 1.
it: le probabilità devono avere somma 1.

en: Chi-squared approximation may be incorrect
it: L'approssimazione al Chi-quadrato potrebbe essere inesatta

en: NA values not allowed in 'd'
it: I valori NA non sono ammessi in 'd'

en: eig=TRUE is disregarded when list.=FALSE
it: eig=TRUE è ignorato quando list.=FALSE

en: x.ret=TRUE is disregarded when list.=FALSE
it: x.ret=TRUE è ignorato quando list.=FALSE

en: distances must be result of 'dist' or a square matrix
it: le distanze devono essere il risultato di 'dist' o una matrice quadrata

en: invalid value of %s
it: valore di %s non valido

en: 'k' must be in {1, 2, ..  n - 1}
it: 'k' dev'essere in {1, 2, ..  n - 1}

en: only %d of the first %d eigenvalues are > 0
it: solo %d dei primi %d eigenvalues (vedi. autovalori) sono > 0

en: initial value is not in the interior of the feasible region
it: il valore iniziale non è interno della regione fattibile (feasible region)

en: Barrier algorithm ran out of iterations and did not converge
it: L'algoritmo di Barrier ha esaurito le iterazioni e non converge

en: Objective function increased at outer iteration %d
it: Funzione obiettivo aumentata all'iterazione esterna %d

en: Objective function decreased at outer iteration %d
it: Funzione obiettivo diminuita all'iterazione esterna %d

en: contrasts not defined for %d degrees of freedom
it: contrasti non definiti per %d gradi di libertà

en: orthogonal polynomials cannot be represented accurately enough for %d degrees of freedom
it: i polinomi ortogonali non possono essere rappresentati con adeguata accuratezza per %d gradi di libertà

en: 'scores' argument is of the wrong length
it: argomento 'scores' di lunghezza sbagliata

en: 'scores' must all be different numbers
it: 'scores' devono essere numeri tutti diversi

en: 'degree' must be at least 1
it: 'degree' dev'essere almeno 1

en: missing values are not allowed in 'poly'
it: non sono ammessi valori mancanti in 'poly'

en: 'degree' must be less than number of unique points
it: 'degree' dev'essere inferiore al numero di punti unici

en: must supply one or more vectors
it: fornire uno o più vettori

en: arguments must have the same length
it: gli argomenti devono avere la stessa lunghezza

en: wrong number of columns in new data:
it: numero sbagliato di colonne nei dati nuovi:

en: contrasts apply only to factors
it: i contrasti si applicano solo a variabili factor

en: contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels
it: i contrasti si possono applicare solo a variabili factor con 2 o più livelli

en: wrong number of contrast matrix rows
it: numero di righe della matrice di contrasto sbagliato

en: singular contrast matrix
it: matrice di contrasto singolare

en: numeric contrasts or contrast name expected
it: richiesti contrasti numerici o nomi contrasto

en: %s needs package 'Matrix' correctly installed
it: %s richiede il pacchetto 'Matrix' correttamente installato

en: not enough degrees of freedom to define contrasts
it: numero di gradi di libertà insufficiente per definire i contrasti

en: baseline group number out of range
it: numero gruppo di base fuori range

en: invalid 'use' argument
it: argomento 'use' non valido

en: supply both 'x' and 'y' or a matrix-like 'x'
it: fornire sia 'x' che 'y' o una 'x' in forma matriciale

en: 'y' must be numeric
it: 'y' dev'essere numerica

en: 'x' is empty
it: 'x' è vuota

en: both 'x' and 'y' must be non-empty
it: 'x' e 'y' devono essere entrambi non-vuote

en: cannot handle 'pairwise.complete.obs'
it: non posso gestire 'pairwise.complete.obs'

en: 'V' is not a square numeric matrix
it: 'V' non è una matrice quadrata numerica

en: 'x' must be a numeric vector
it: 'x' dev'essere un vettore numerico

en: 'y' must be a numeric vector
it: 'y' dev'essere un vettore numerico

en: not enough finite observations
it: non ci sono abbastanza osservazioni finite

en: Cannot compute exact p-value with ties
it: Impossibile calcolare p-value esatti in presenza di ties

en: 'formula' missing or invalid
it: 'formula' assente o non valida

en: invalid formula
it: formula non valida

en: 'x' must be a matrix or a data frame
it: 'x' dev'essere una matrice o un data frame

en: 'x' must contain finite values only
it: 'x' deve contenere solo valori finiti

en: length of 'wt' must equal the number of rows in 'x'
it: la lunghezza di 'wt' dev'essere pari al numero di righe di 'x'

en: weights must be non-negative and not all zero
it: i pesi devono essere non-negativi e non tutti zero

en: length of 'center' must equal the number of columns in 'x'
it: la lunghezza di 'center' dev'essere pari al numero di colonne di 'x'

en: invalid 'tree' ('merge' component)
it: 'tree' non valido (componente 'merge')

en: either 'k' or 'h' must be specified
it: o 'k' o 'h' devono essere specificati

en: the 'height' component of 'tree' is not sorted (increasingly)
it: la componente 'height' di 'tree' non è ordinato (crescente)

en: elements of 'k' must be between 1 and %d
it: gli elementi di 'k' devono essere tra 1 e %d

en: dendrogram entries must be 1,2,..,%d (in any order), to be coercible to "hclust"
it: le voci del dendrogramma devono essere 1, 2, ..., %d (in qualsiasi ordine), per essere coercibile in "hclust"

en: dendrogram node with non-positive #{branches}
it: nodo del dendrogramma con #{branches} non positivi

en: midcache() of non-binary dendrograms only partly implemented
it: midcache() per dendrogrammi non binari implementata solo parzialmente

en: non-leaf subtree of length 0
it: sotto-albero non-terminale di lunghezza 0

en: 'order.dendrogram' requires a dendrogram
it: 'order.dendrogram' richiede un dendrogramma

en: 'reorder.dendrogram' requires a dendrogram
it: 'reorder.dendrogram' richiede una dendrogramma

en: invalid (length 0) node in dendrogram
it: nodo non valido (lunghezza 0) nel dendrogramma

en: dendrogram non-leaf node with non-positive #{branches}
it: nodo non terminale del dendrogramma con #{branches} non positivi

en: 'height' must be at least %g, the maximal height of its components
it: 'height' dev'essere almeno %g, la massima altezza dei suoi componenti

en: 'X' is not a dendrogram
it: 'X' non è un dendrogramma

en: 'x' must be a numeric matrix
it: 'x' dev'essere una matrice numerica

en: 'x' must have at least 2 rows and 2 columns
it: 'x' deve avere almeno 2 righe e 2 colonne

en: 'margins' must be a numeric vector of length 2
it: 'margins' dev'essere un vettore numerico di lunghezza 2

en: row dendrogram ordering gave index of wrong length
it: ordinamento per riga del dendrogramma restituisce un indice di lunghezza sbagliata

en: Colv = "Rowv" but nrow(x) != ncol(x)
it: Colv = "Rowv" ma nrow(x) != ncol(x)

en: column dendrogram ordering gave index of wrong length
it: ordinamento per colonna del dendrogramma restituisce un indice di lunghezza sbagliata

en: 'ColSideColors' must be a character vector of length ncol(x)
it: 'ColSideColors' dev'essere un vettore di caratteri di lunghezza ncol(x)

en: 'RowSideColors' must be a character vector of length nrow(x)
it: 'RowSideColors' dev'essere un vettore di caratteri di lunghezza nrow(x)

en: argument 'x' must be numeric
it: l'argomento 'x' dev'essere numerico

en: 'x' and 'weights' have unequal length
it: 'x' e 'weights' hanno lunghezze diseguali

en: 'x' contains missing values
it: 'x' contiene valori mancanti

en: 'weights' must all be finite
it: 'weights' devono essere tutti finiti

en: 'weights' must not be negative
it: 'weights' non dev'essere negativo

en: sum(weights) != 1  -- will not get true density
it: sum(weights) != 1  -- non otterrà la vera densità

en: need at least 2 points to select a bandwidth automatically
it: necessari almeno 2 punti per selezionare il bandwidth automatico

en: unknown bandwidth rule
it: regola di bandwidth sconosciuta

en: non-finite 'bw'
it: 'bw' non finito

en: 'bw' is not positive.
it: 'bw' non positivo.

en: non-finite 'from'
it: 'from' non finito

en: non-finite 'to'
it: 'to' non finito

en: invalid formula in deriv
it: formula non valida in deriv

en: 'x' is not a vector
it: 'x' non è un vettore

en: bad value for 'lag' or 'differences'
it: valore sbagliato per 'lag' o 'differences'

en: 'xi' does not have the right length
it: 'xi' non ha la lunghezza giusta

en: incorrect dimensions for 'xi'
it: dimensioni incorrette per 'xi'

en: 'x' is not a vector or matrix
it: 'x' non è un vettore o una matrice

en: x[1] != r[1]; using x[1] for diagonal
it: x[1] != r[1]; utilizzando x[1] per diagonale

en: invalid distance method
it: metodo distanza non valido

en: ambiguous distance method
it: metodo distanza ambiguo

en: non-square matrix
it: matrice non quadrata

en: specify 'rate' or 'scale' but not both
it: specifica 'rate' o 'scale' ma non entrambi

en: x[] and prob[] must be equal length vectors.
it: x[] e prob[] devono essere dei vettore della medesima lunghezza.

en: probabilities must be finite, non-negative and not all 0
it: le probabilità devono essere finite, non-negative e non tutte 0

en: 'x' must be non-negative
it: 'x' dev'essere non negativo

en: size != sum(x), i.e. one is wrong
it: size != sum(x), e.g. una delle due è sbagliata

en: 'prob' and 'mu' both specified
it: 'prob' e 'mu' specificate entrambi

en: some terms will have NAs due to the limits of the method
it: alcuni termini saranno NA a causa della limitazione del metodo

en: multivariate case with missing coefficients is not yet implemented
it: il caso multivariato con coefficienti assenti non è ancora implementato

en: 'x' must have 1 or more non-missing values
it: 'x' deve avere 1 o più valori non-mancanti

en: wrong embedding dimension
it: dimensioni di immersione sbagliata

en: 'covmat' is not a valid covariance list
it: 'covmat' non è una lista di covarianze valida

en: neither 'x' nor 'covmat' supplied
it: 'x' e 'covmat' non passati

en: response not allowed in formula
it: risposta non ammessa in formula

en: factor analysis applies only to numerical variables
it: l'analisi fattoriale si applica solo a variaibili quantitative

en: 'covmat' is of unknown type
it: 'covmat' è di tipo sconosciuto

en: requested scores without an 'x' matrix
it: 'scores' richiesti senza indicare la matrice 'x'

en: factor analysis requires at least three variables
it: l'analisi fattoriale richiede almeno tre variabili

en: no starting values supplied
it: valori iniziali non passati

en: invalid argument 'lambda'
it: argomento 'lambda' non valido

en: %s link not recognised
it: %s link non riconosciuto

en: link "%s" not available for %s family; available links are %s
it: il link "%s" non è disponibile per la famiglia %s; quelli disponibili sono %s

en: negative values not allowed for the 'Poisson' family
it: i valori negativi non sono ammessi per la famiglia 'Poisson'

en: ignoring prior weights
it: ignorando i pesi precedenti

en: negative values not allowed for the 'quasiPoisson' family
it: i valori negativi non sono ammessi per la famiglia 'quasiPoisson'

en: cannot find valid starting values: please specify some
it: non riesco a trovare valori iniziali validi: si prega di specificarne alcuni

en: y values must be 0 <= y <= 1
it: i valori di y devono essere 0 <= y <= 1

en: non-integer #successes in a %s glm!
it: #successi non interi in un %s glm!

en: non-integer counts in a %s glm!
it: frequenze non intere in un %s glm!

en: for the '%s' family, y must be a vector of 0 and 1's
    or a 2 column matrix where col 1 is no. successes and col 2 is no. failures
it: per la famiglia '%s', y dev'essere un vettore di 0 e 1
    o una matrice con 2 colonne dove la prima raccoglie il numero di successi, la seconda i fallimenti

en: cannot simulate from non-integer prior.weights
it: non è possibile simulare da prior.weights non-interi

en: non-positive values not allowed for the 'Gamma' family
it: i valori non-positivi non sono ammessi per la famiglia 'Gamma'

en: using weights as shape parameters
it: si utilizzano pesi coma parametri di forma

en: positive values only are allowed for the 'inverse.gaussian' family
it: sono i valori positivi sono ammessi per la famiglia 'inverse.gaussian'

en: need CRAN package 'SuppDists' for simulation from the 'inverse.gaussian' family
it: richiesto il pacchetto CRAN 'SuppDists' per la simulazione dalla famiglia 'inverse.gaussian'

en: using weights as inverse variances
it: si utilizzano pesi come varianze inverse

en: 'variance' "%s" is invalid: possible values are "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" and "constant"
it: 'variance' "%s" non valida: i valori possibili sono "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" e "constant"

en: length mismatch in convolution
it: lunghezza non corrispondente in 'convolution'

en: missing values in 'filter'
it: valori mancanti in 'filter'

en: 'filter' is longer than time series
it: 'filter' più lungo della serie storica

en: argument 'sides' must be 1 or 2
it: l'argomento 'sides' dev'essere 1 o 2

en: 'circular' must be logical and not NA
it: 'circular' dev'essere logico e non NA

en: length of 'init' must equal length of 'filter'
it: la lunghezza di 'init' deve eguagliare la lunghezza di 'filter'

en: 'x' must have at least 2 rows and columns
it: 'x' deve avere almeno 2 righe e colonne

en: 'x' has entries too large to be integer
it: 'x' contiene elementi troppo grandi per essere utilizzati con integer

en: 'x' has been rounded to integer: %s
it: 'x' è stata arrotondata all'intero: %s

en: if 'x' is not a matrix, 'y' must be given
it: se 'x' non è una matrice, 'y' dev'essere data

en: 'mult' must be integer >= 2, typically = 30
it: 'mult' dev'essere un intero >= 2, normalmente = 30

en: alternative must be "two.sided", "less" or "greater"
it: l'alternativa dev'essere "two.sided", "less" o "greater"

en: 'or' must be a single number between 0 and Inf
it: 'or' dev'essere un solo numero tra 0 e Inf

en: need 2 or more non-zero row marginals
it: richieste 2 o più righe marginali non-zero

en: need 2 or more non-zero column marginals
it: richieste 2 o più colonne marginali non-zero

en: names(hybridPars) should be NULL or be identical to the default's
it: names(hybridPars) dovrebbero essere NULL o identici ai predefiniti

en: 'hybrid' is ignored for a 2 x 2 table
it: 'hybrid' è ignorato per una tabella 2 x 2

en: all groups must contain data
it: tutti i gruppi devono contenere dati

en: not enough observations
it: non ci sono abbastanza osservazioni

en: NA's are not allowed in 'groups' or 'blocks'
it: NA non ammessi in 'groups' o 'blocks'

en: 'y', 'groups' and 'blocks' must have the same length
it: 'y', 'groups' e 'blocks' devono avere la stessa lunghezza

en: not an unreplicated complete block design
it: non è un disegno completo a blocchi non replicati

en: formula missing
it: formula assente

en: incorrect specification for 'formula'
it: specificazione di 'formula' non valida

en: nothing to tabulate
it: nulla da tabulare

en: incorrect specification for 'row.vars'
it: specificazione di 'row'vars' non corretta

en: incorrect specification for 'col.vars'
it: specificazione di 'col.vars' non corretta

en: 'formula' must have both left and right hand sides
it: 'formula' deve avere sia il membro di destra che quello di sinistra

en: interactions are not allowed
it: le interazioni non sono ammesse

en: 'formula' has '.' in both left and right hand sides
it: 'formula' contiene '.' su entrambi i lati

en: incorrect variable names in rhs of formula
it: nomi variabili non validi nella membro di destra della formula

en: incorrect variable names in lhs of formula
it: nomi variabili non validi nella membro di sinistra della formula

en: cannot use dots in formula with given data
it: non di può usare il punto '.' nella formula per i dati specificati

en: 'x' must be an "ftable" object
it: 'x' dev'essere un oggetto "ftable"

en: wrong method
it: metodo sbagliato

en: 'file' must be a character string or connection
it: 'file' dev'essere una stringa di caratteri o una connessione

en: 'row.var.names' missing
it: 'row.var.names' assente

en: 'col.vars' missing or incorrect
it: 'col.var' assente o non corretto

en: 'family' not recognized
it: 'family' non riconosciuta

en: invalid 'method' argument
it: argomento 'method' non valido

en: 'weights' must be a numeric vector
it: 'weights' dev'essere un vettore numerico

en: negative weights not allowed
it: non sono ammessi pesi negativi

en: number of offsets is %d should equal %d (number of observations)
it: il numero degli offest è %d, dovrebbe essere %d (numero di osservazioni)

en: fitting to calculate the null deviance did not converge -- increase 'maxit'?
it: l'adattamento per il calcolo della deviazione nulla non converge - incrementare 'maxit'?

en: value of 'epsilon' must be > 0
it: il valore di 'epsilon' dev'essere > 0

en: maximum number of iterations must be > 0
it: il numero massimo d iterazioni dev'essere > 0

en: 'family' argument seems not to be a valid family object
it: l'argomento 'family' non sembra essere un oggetto family valido

en: invalid linear predictor values in empty model
it: valori del predittore lineare non validi nel modello vuoto

en: invalid fitted means in empty model
it: valori medie stimate non validi nel modello vuoto

en: length of 'start' should equal %d and correspond to initial coefs for %s
it: la lunghezza di 'start' dovrebbe essere %d e corrispondere ai coefficienti iniziali di %s

en: NAs in V(mu)
it: NA in V(mu)

en: 0s in V(mu)
it: 0 in V(mu)

en: NAs in d(mu)/d(eta)
it: NA in d(mu)/d(eta)

en: no observations informative at iteration %d
it: nessuna osservazione informativa nell'iterazione %d

en: non-finite coefficients at iteration %d
it: coefficienti non finiti nell'iterazione %d

en: singular fit encountered
it: stima singolare

en: no valid set of coefficients has been found: please supply starting values
it: non è stato trovato un set valido di coefficienti: si prega di fornirne i valori iniziali

en: step size truncated due to divergence
it: ampiezza del passo ridotta a causa della divergenza

en: inner loop 1; cannot correct step size
it: ciclo intero 1; non è possibile correggere l'ampiezza del passo

en: step size truncated: out of bounds
it: lunghezza del passo ridotta: fuori limite

en: inner loop 2; cannot correct step size
it: ciclo interno 2; non è possibile correggere l'ampiezza del passo

en: glm.fit: algorithm did not converge
it: glm.fit: l'algoritmo non converge

en: glm.fit: algorithm stopped at boundary value
it: glm.fit: l'algoritmo si è fermato sui valori limite

en: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
it: glm.fit: si sono verificate probabilità stimate numericamente pari a 0 o 1

en: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred
it: glm.fit: si sono verificati tassi stimati numericamente pari a 0

en: the following arguments to 'anova.glm' are invalid and dropped:
it: gli argomenti seguenti di 'anova.glm' sono sbagliati o ignorati:

en: using F test with a '%s' family is inappropriate
it: utilizzare il test F con una famiglia '%s' è inappropriato

en: using F test with a fixed dispersion is inappropriate
it: utilizzare il test F con una dispersione fissa è inappropriato

en: models with response %s removed because response differs from model 1
it: i modelli con risposta %s sono stati rimossi perché la risposta differisce dal modello 1

en: models were not all fitted to the same size of dataset
it: i modelli sono stati stimati per differenti ampiezze campaionarie

en: observations with zero weight not used for calculating dispersion
it: osservazioni con pesi zero non vengono usate per il calcolo della dispersione

en: The "ward" method has been renamed to "ward.D"; note new "ward.D2"
it: Il metodo "ward" è stato rinominato in "ward.D"; nota il nuovo "ward.D2"

en: invalid clustering method
it: metodo di cluster non valido

en: ambiguous clustering method
it: metodo di cluster ambiguo

en: invalid dissimilarities
it: dissimilarità non valide

en: size cannot be NA nor exceed 65536
it: la dimensione non può essere NA e neppure eccedere 65536

en: must have n >= 2 objects to cluster
it: si devono avere n >= 2 oggetti per una cluster

en: invalid length of members
it: lunghezza dei membri non valida

en: argument 'x' cannot be coerced to class %s
it: l'argomento 'x' non può essere convertito in classe %s

en: Consider providing an as.hclust.%s() method
it: Sarebbe opportuno definire un metodo as.hclust.%s()

en: need dendrograms where all leaves have labels
it: servono dendrogrammi dove tutti i nodi terminali hanno etichetta

en: 'k' and 'h' must be a scalar
it: 'k' e 'h' devono essere scalari

en: specify exactly one of 'k' and 'h'
it: specificare esattamente uno tra 'k' e 'h'

en: k must be between 2 and %d
it: k dev'essere tra 2 e %d

en: specify exactly one of 'which' and 'x'
it: specificare uno solo tra 'which' e 'x'

en: all elements of 'which' must be between 1 and %d
it: tutti gli elementi di 'which' devono essere tra 1 e %d

en: invalid parameter values
it: valori dei parametri non validi

en: a limit is NA or NaN
it: un limite è NA o NaN

en: missing values not allowed
it: non sono ammessi valori mancanti

en: 'r' is less than 1
it: 'r' è minori di 1

en: 'm' is less than 1
it: 'm' è minore di 1

en: 'r' is less than 0
it: 'r' è minori di 0

en: 'm' must be numeric with non-negative integers
it: 'm' dev'essere un numerico con interi non-negativi

en: unknown named kernel
it: nome kernel sconosciuto

en: 'coef' must be a vector
it: 'coef' dev'essere un vettore

en: 'coef' does not have the correct length
it: 'coef' non ha la lunghezza corretta

en: coefficients do not add to 1
it: i coefficienti non sommano ad 1

en: 'k' is not a kernel
it: 'k' non è un kernel

en: 'x' is shorter than kernel 'k'
it: 'x' è più piccolo del kernel 'k'

en: 'kernapply' is not available for object 'x'
it: 'kernapply' non disponibile per l'oggetto 'x'

en: 'x' is not a kernel
it: 'x' non è un kernel

en: empty cluster: try a better set of initial centers
it: cluster vuoto: provare con un insieme di centri iniziali migliore

en: number of cluster centres must lie between 1 and nrow(x)
it: il numero di centri dei cluster dev'essere tra 1 e nrow(x)

en: Quick-TRANSfer stage steps exceeded maximum (= %d)
it: I passi della fase Quick-TRANSfer hanno superato il massimo (= %d)

en: invalid nrow(x)
it: nrow(x) non valido

en: invalid ncol(x)
it: ncol(x) non valido

en: 'centers' must be a number or a matrix
it: 'centers' dev'essere un numero o una matrice

en: more cluster centers than distinct data points.
it: più cluster che punti distinti.

en: initial centers are not distinct
it: i centri iniziali non sono distinti

en: more cluster centers than data points
it: più cluster che dati

en: 'iter.max' must be positive
it: 'iter.max' dev'essere positivo

en: must have same number of columns in 'x' and 'centers'
it: 'x' e 'centers' devono avere lo stesso numero di colonne

en: 'x' is a list, so ignoring argument 'g'
it: 'x' è una lista, perciò si ignorerà l'argomento 'g'

en: some elements of 'x' are not numeric and will be coerced to numeric
it: alcuni elementi di 'x' non sono numerici e saranno convertiti in numerici

en: not enough 'x' data
it: dati 'x' insufficienti

en: Parameter(s)
it: Parametri

en: ignored
it: ignorato

en: not enough 'y' data
it: dati 'y' insufficienti

en: p-value will be approximate in the presence of ties
it: il p-value sarà approssimativo in presenza di legami

en: 'y' must be numeric or a function or a string naming a valid function
it: 'y' dev'essere numerico o una funzione o una stringa indicante una funzione valida

en: invalid arguments
it: argomenti non validi

en: argument 'sizes' must be a vector of length 2
it: l'argomento 'sizes' dev'essere un vettore di lunghezza 2

en: argument 'q' must be numeric
it: l'argomento 'q' dev'essere numerico

en: computation of exact probability failed, returning Monte Carlo approximation
it: il calcolo esatto della probabilità è fallito, si restituisce l'approssimazione di Monte Carlo

en: argument 'p' must be numeric
it: l'argomento 'p' dev'essere numerico

en: numeric y must be supplied.
    For density estimation use density()
it: dev'essere passata una variabile numerica y.
    Per la stima della densità si utilizzi density()

en: 'k' is not an integer
it: 'k' non è intero

en: method = '%s' is not supported. Using 'qr'
it: metodo = '%s' non supportato. Uso 'qr'

en: number of offsets is %d, should equal %d (number of observations)
it: numero di offset pari a %d, dovrebbe essere %d (numero di osservazioni)

en: 'x' must be a matrix
it: 'x' dev'essere una matrice

en: 0 (non-NA) cases
it: 0 casi (non-NA)

en: incompatible dimensions
it: dimensioni incompatibili

en: missing or negative weights not allowed
it: non sono ammessi pesi negativi o assenti

en: invalid 'lm' object:  no 'terms' component
it: oggetto 'lm' non valido:  nessuna componente 'terms'

en: calling summary.lm(<fake-lm-object>) ...
it: chiamata summary.lm(<fake-lm-object>) ...

en: residual degrees of freedom in object suggest this is not an "lm" fit
it: numero di gradi di libertà dei residui dell'oggetto suggeriscono che questo non una stima "lm"

en: essentially perfect fit: summary may be unreliable
it: adattamento essenzialmente perfetto: il riepilogo potrebbe non essere affidabile

en: lm object does not have a proper 'qr' component.
     Rank zero or should not have used lm(.., qr=FALSE).
it: L'oggetto lm non ha un componente 'qr' appropriato.
     Rango zero o non avrebbe dovuto usare lm(.., qr = FALSE).

en: simulate() is not yet implemented for multivariate lm()
it: simulate() non è ancora implementato per un lm() multivariato

en: family '%s' not implemented
it: famiglia '%s' non implementata

en: calling anova.lm(<fake-lm-object>) ...
it: chiamata anova.lm(<fake-lm-object>) ...

en: ANOVA F-tests on an essentially perfect fit are unreliable
it: I test F ANOVA su un adattamento essenzialmente perfetto non sono affidabili

en: calling predict.lm(<fake-lm-object>) ...
it: chiamata predict.lm(<fake-lm-object>) ...

en: lower-rank qr: determining non-estimable cases
it: qr di rango inferiore: determinazione di casi non stimabili

en: predictions on current data refer to _future_ responses
it: le previsioni sui dati attuali fanno riferimento a risposte _future_

en: assuming prediction variance inversely proportional to weights used for fitting
it: assumendo che la varianza della previsione sia inversamente proporzionale ai pesi utilizzati per l'adattamento

en: Assuming constant prediction variance even though model fit is weighted
it: Assumendo una varianza della previsione costante anche se l'adattamento del modello è ponderato

en: 'weights' as formula should be one-sided
it: 'weights' come formula dovrebbe essere su un lato

en: 'object' has no 'effects' component
it: 'object' non ha la componente 'effects'

en: the 'se.fit' argument is not yet implemented for "mlm" objects
it: l'argomento 'se.fit' non è ancora implementato per l'oggetto "mlm"

en: invalid model QR matrix
it: model QR matrix non valida

en: non-NA residual length does not match cases used in fitting
it: la lunghezza residua senza NA non corrisponde ai casi utilizzati nell'adattamento

en: too few cases i with h_ii > 0), n < k
it: pochi casi i con h_ii > 0), n < k

en: predictors must all be numeric
it: i predittori devono essere tutti numerici

en: 'degree' must be 0, 1 or 2
it: 'degree' dev'essere 0, 1 o 2

en: both 'span' and 'enp.target' specified: 'span' will be used
it: specificati sia 'span' che 'enp.target': verrà usato 'span'

en: invalid 'control' argument
it: argomento 'control' non valido

en: invalid NCOL(X)
it: non valido NCOL(X)

en: only 1-4 predictors are allowed
it: ammessi solo 1-4 predittori

en: invalid NROW(X)
it: non valido NROW(X)

en: invalid 'y'
it: 'y' non valida

en: specified the square of a factor predictor to be dropped when degree = 1
it: si è specificato il quadrato di un predittore fattore da eliminare con grado = 1

en: specified the square of a predictor to be dropped with only one numeric predictor
it: si è specificato il quadrato di un predittore da eliminare con un solo predittore numerico

en: specified parametric for all predictors
it: specificato parametrico per tutti i predittori

en: invalid argument 'span'
it: argomento 'span' non valido

en: invalid argument 'cell'
it: argomento 'cell' non valido

en: invalid argument 'degree'
it: argomento 'degree' non valido

en: iterTrace = %d is not obeyed since iterations = %d
it: iterTrace =%d non viene rispettato perché le iterazioni =%d

en: first argument must be a "loess" object
it: il primo argomento dev'essere un oggetto "loess"

en: no models to compare
it: nessun modello da confrontare

en: extra arguments discarded
it: argometni extra ignorati

en: 'logLik.lm' does not support multiple responses
it: 'logLik.lm' non supporta risposte multiple

en: no "nobs" attribute is available
it: non è disponibile alcune attributo "nobs"

en: no 'nobs' method is available
it: nessun metodo 'nobs' disponibile

en: 'margin' must contain names or numbers corresponding to 'table'
it: 'margin' deve contenere nomi o numeri corrispondenti a 'table'

en: 'start' and 'table' must be same length
it: 'start' e 'table' devono avere la stessa lunghezza

en: number of weights = %d should equal %d (number of responses)
it: il numero dei pesi =%d dev'essere pari a %d (numero di risposte)

en: 'X' matrix was collinear
it: la matrice 'X' è collineare

en: missing observations deleted
it: osservazioni assenti eliminate

en: observations with 0 weight not used in calculating standard deviation
it: le osservazioni con peso 0 non saranno usate nel calcolo della standard deviation

en: observations with 0 weights not used
it: le osservazioni con peso 0 non sono usate

en: 'low' and 'high' cannot be both TRUE
it: 'low' e 'high' non possono essere entrambe TRUE

en: need multiple responses
it: sono necessarie risposte multiple

en: object must be of class %s or %s
it: l'oggetto dev'essere di classe %s o %s

en: residuals have rank %d < %d
it: i residui hanno rango %d < %d

en: NAs are not allowed
it: NA non ammessi

en: each dimension in table must be >= 2
it: tutte le dimensioni di table devono essere >= 2

en: 'x' must be a 3-dimensional array
it: 'x' dev'essere un array tri-dimensionale

en: if 'x' is not an array, 'y' must be given
it: se 'x' non è un array,, si deve specificare 'y'

en: if 'x' is not an array, 'z' must be given
it: se 'x' non è un array, si deve specificare 'z'

en: 'x', 'y', and 'z' must have the same length
it: 'z', 'y' e 'z' devono avere la stessa lunghezza

en: sample size in each stratum must be > 1
it: l'ampiezza campionaria in ciascun strato dev'essere > 1

en: 'x' must be square with at least two rows and columns
it: 'x' dev'essere quadrata con almeno due righe e colonne

en: 'x' and 'y' must have the same number of levels (minimum 2)
it: 'x' e 'y' deovono avere lo stesso numero di livelli (minimo 2)

en: need numeric data
it: necessario dati numerici

en: 'mlm' objects with weights are not supported
it: oggetti 'mlm' con pesi non sono supportati

en: X does not define a subspace of M
it: X non definisce un sottospazio di M

en: residuals have rank %s < %s
it: i residui hanno rango %s < %s

en: 'model.tables' is not implemented for multiple responses
it: 'model.tables' non è implementato per risposte multiple

en: type '%s' is not implemented yet
it: tipo '%s' non ancora implementato

en: this fit does not inherit from "lm"
it: questo adattamento non eredita da "lm"

en: 'cterms' argument must match terms in model object
it: l'argomento 'cterms' deve corrispondere i termini nell'oggetto modello

en: Design is unbalanced - use se.contrast() for se's
it: Il disegno è non bilanciato - si utilizzi se.contrast() per gli se

en: design is unbalanced so cannot proceed
it: il design è sbilanciato, quindi non può procedere

en: Standard error information not returned as design is unbalanced. 
    Standard errors can be obtained through 'se.contrast'.
it: Informazione sullo standard error non restituita poiché il disegno non era bilanciato. 
    Si possono ottenere gli standard error attraverso 'se.contrast'.

en: SEs for type '%s' are not yet implemented
it: SE per il tipo '%s' non ancora implementati

en: na.action must be a function
it: na.action dev'essere una funzione

en: non-factors ignored: %s
it: non-fattori ignorati: %s

en: eff.aovlist: non-orthogonal contrasts would give an incorrect answer
it: eff.aovlist: contrasti non ortogonali forniranno una risposta errata

en: cannot create a formula from a zero-column data frame
it: non è possibile creare una formula da una colonna-zero del data frame

en: invalid formula: %s
it: formula non valida: %s

en: invalid formula %s: not a call
it: formula %s non valida: non è una chiamata

en: invalid formula %s: assignment is deprecated
it: formula %s non valida: l'assegnamento è deprecato

en: invalid formula %s: extraneous call to `%s` is deprecated
it: formula %s non valida: la chiamata estranea a `%s` è deprecata

en: invalid formula %s
it: formula %s non valida

en: no terms component nor attribute
it: nessuna componente termini o attributo

en: 'termlabels' must be a character vector of length at least one
it: 'termlabels' dev'essere un vettore di caratteri almeno di lunghezza 1

en: '%s' must be a character string
it: '%s' dev'essere una stringa di caratteri

en: Unparseable 'response' "%s"; use is deprecated.  Use as.name(.) or `..`!
it: 'response' "%s" non analizzabile; l'utilizzo è deprecato.  Si utilizzi as.name(.) o `..`!

en: 'termobj' must be a object of class %s
it: 'termobj' dev'essere un oggetto di classe %s

en: variable '%s' was fitted with type "%s" but type "%s" was supplied
it: la variabile '%s' è stata stimata con tipo "%s" ma il tipo "%s" era passato

en: variables %s were specified with different types from the fit
it: le variabili %s sono state specificate con tipi differenti dall'adattamento

en: 'data' must be a data.frame, not a matrix or an array
it: 'data' dev'essere un data.frame, non una matrice o un array

en: 'data' must be a data.frame, environment, or list
it: 'data' dev'essere un data.frame, un ambiente o una lista

en: variable '%s' is not a factor
it: la variabile '%s' non è un fattore

en: contrasts dropped from factor %s
it: contrasti eliminati dal fattore %s

en: contrasts dropped from factor %s due to missing levels
it: contrasti eliminati dal fattore %s a causa di livelli mancanti

en: 'offset' must be numeric
it: 'offset' dev'essere numerico

en: model frame and formula mismatch in model.matrix()
it: model frame e formula non corrispondono in model.matrix()

en: non-list contrasts argument ignored
it: argomento contrasti non-lista ignorato

en: 'contrasts.arg' argument must be named
it: l'argomento 'contrasts.arg' dev'essere nominato

en: variable '%s' is absent, its contrast will be ignored
it: variabile '%s' assente, i suoi contrasti saranno ignorati

en: using type = "numeric" with a factor response will be ignored
it: l'utilizzo di type = "numeric" con una risposta fattore sarà ignorata

en: invalid response type
it: tipo di risposta non valido

en: invalid 'data' argument
it: argomento 'data' non valido

en: all times contain an NA
it: tutti i 'times' contengono NA

en: missing values in object
it: valori mancanti nell'oggetto

en: invalid argument 'omit'
it: argomento 'omit' non valido

en: 'print.level' must be in {0,1,2}
it: 'print-level' dev'essere in {0,1,2}

en: 'interval' must be a vector of length 2
it: 'interval' dev'essere un vettore di lunghezza 2

en: lower < upper  is not fulfilled
it: lower < upper non rispettato

en: f.lower = f(lower) is NA
it: f.lower = f(lower) è NA

en: f.upper = f(upper) is NA
it: f.upper = f(upper) è NA

en: invalid 'extendInt'; please report
it: 'extendInt' non valido; per piacere, segnalalo

en: no sign change found in %d iterations
it: nessun cambio di segno in %d iterazioni

en: did not succeed extending the interval endpoints for f(lower) * f(upper) <= 0
it: mancata estensione degli endpoint dell'intervallo per f(lower) * f (upper) <= 0

en: f() values at end points not of opposite sign
it: i valori di f() negli estremi hanno segno opposto

en: convergence problem in zero finding:
it: problema di convergenza nella ricerca zero:

en: 'control' argument must be a named list
it: l'argomento 'control' dev'essere una lista nominata

en: logical 'hessian' argument not allowed.  See documentation.
it: argomento 'hessian' logico non ammesso.  Si veda la documentazione.

en: 'params' has wrong length
it: 'parms' ha lunghezza sbagliata

en: 'varying' must be in seq_along(pars)
it: 'varying' dev'essere in seq_along(pars)

en: 'varying' has wrong length
it: 'varying' di lughezza sbagliata

en: 'varying' must be logical, integer or character
it: 'varying' dev'essere di tipo logical, integer o character

en: invalid argument to 'getProfile'
it: argomento non valido in 'getProfile'

en: cannot recognize parameter name
it: non è possibile riconoscere nome parametro

en: levels truncated to positive values only
it: livelli troncati solo ai valori positivi

en: invalid  'attr(rhs, "gradient")'
it: 'attr(rhs, "gradient")' non valido

en: setVarying : 'vary' length must match length of parameters
it: setVarying : la lunghezza di 'vary' deve corrispondere con quella dei parametri

en: singular gradient matrix at initial parameter estimates
it: matrice gradiente singolare per le stime iniziali dei parametri

en: 'data' must be a list or an environment
it: 'data' dev'essere una lista o un ambiente

en: no starting values specified
it: nessun valore iniziale specificato

en: parameters without starting value in 'data': %s
it: parametri senza valore iniziale in 'data': %s

en: no parameters to fit
it: nessun parametro per l'adattamento

en: argument 'subset' will be ignored
it: l'argomento 'subset' sarà ignorato

en: argument 'na.action' will be ignored
it: l'argomento 'na.action' sarà ignorato

en: upper and lower bounds ignored unless algorithm = "port"
it: limite superiore e inferiore ignorati con algorithm = "port"

en: cannot calculate REML log-likelihood for "nls" objects
it: non è possibile calcolare REML log-verosimiglianza per oggetti "nls"

en: anova is only defined for sequences of "nls" objects
it: anova definita solo per successioni di oggetti "nls"

en: 'anova' is only defined for sequences of "nls" objects
it: 'anova' definita solo per successioni di oggetti "nls"

en: formula '%s' must be of the form '~expr'
it: formula '%s' dev'essere della forma '~expr'

en: '%s' cannot be of mode '%s'
it: '%s' non può essere in modalità '%s'

en: a two-sided formula is required
it: è richiesta una formula su due lati

en: not enough groups
it: gruppi insufficienti

en: bounds can only be used with method L-BFGS-B (or Brent)
it: i limiti possono essere utilizzati solo con il metodo L-BFGS-B (o Brent)

en: unknown names in control:
it: nomi sconosciuti in controllo:

en: read the documentation for 'trace' more carefully
it: leggere la documentazione di 'trace' più attentamente

en: 'trace != 0' needs 'REPORT >= 1'
it: 'trace != 0' richiede 'REPORT >= 1'

en: method L-BFGS-B uses 'factr' (and 'pgtol') instead of 'reltol' and 'abstol'
it: il metodo L-BFGS-B utilizza 'fact' (e 'pgtol') al posto di 'reltol' e 'abstol'

en: one-dimensional optimization by Nelder-Mead is unreliable:
    use "Brent" or optimize() directly
it: l'ottimizzazione ad una dimensione di Nelder-Mead non è affidabile:
    utilizzare "Brent" o direttamente optimize()

en: method = "Brent" is only available for one-dimensional optimization
it: method = "Brent" è disponibile solo per l'ottimizzazione uni-dimensionale

en: 'lower' and 'upper' must be finite values
it: 'lower' e 'upper' devono essere valori finiti

en: pooling of SD is incompatible with paired tests
it: il pooling di SD non è compatibile con i test associati

en: 'x' must have 2 columns
it: 'x' deve avere 2 colonne

en: 'x' and 'n' must have the same length
it: 'x' e 'n' devono avere la stessa lunghezza

en: too few groups
it: troppi pochi gruppi

en: not plotting observations with leverage one:
      %s
it: non si riesce a fare il plot senza sfruttarne uno:
       %s

en: use only with "lm" objects
it: usare solo con oggetti "lm"

en: 'which' must be in 1:6
it: 'which' dev'essere in 1:6

en: 'id.n' must be in {1,..,%d}
it: 'id.n' dev'essere in {1,..,%d}

en: y is empty or has only NAs
it: y è vuota o contiene sonlo NA

en: hat values (leverages) are all = %s
     and there are no factor predictors; no plot no. 5
it: i valori hat (influenza) sono tutti = %s
     e non ci sono fattori predittivi; nessun grafico n. 5

en: 'x' and 'T' have incompatible length
it: 'x' e 'T' hanno lunghezze incompatibili

en: 'x' must be finite, nonnegative, and integer
it: 'x' dev'essere finito, non negativo e intero

en: 'T' must be nonnegative
it: 'T' non dev'essere negativo

en: not enough data
it: dati insufficienti

en: the case k > 2 is unimplemented
it: il caso k > 2 non è implementato

en: 'r' must be a single positive number
it: 'r' dev'essere un singolo numero positivo

en: exactly one of 'n', 'delta', 'sd', 'power', and 'sig.level' must be NULL
it: solo uno tra 'n', 'delta', 'sd', 'power', e 'sig.level' dev'essere NULL

en: exactly one of 'n', 'p1', 'p2', 'power', and 'sig.level' must be NULL
it: solo uno tra 'n', 'p1', 'p2', 'power', e 'sig.level' dev'essere NULL

en: No p1 in [0, p2] can be found to achieve the desired power
it: Non è possibile trovare p1 in [0, p2] per ottenere la potenza desiderata

en: No p2 in [p1, 1] can be found to achieve the desired power
it: Non è possibile trovare p2 in [p1, 1] per ottenere la potenza desiderata

en: No significance level [0, 1] can be found to achieve the desired power
it: Nessun livello di significatività [0, 1] può essere trovato per ottenere la potenza desiderata

en: '%s' must be numeric in [0, 1]
it: '%s' dev'essere numerico in [0, 1]

en: exactly one of 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power', and 'sig.level' must be NULL
it: solo uno tra 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power', e 'sig.level' dev'essere NULL

en: number of groups must be at least 2
it: il numero dei gruppi dev'essere almeno 2

en: number of observations in each group must be at least 2
it: numero di osservazioni in ciascun gruppo dev'essere almeno 2

en: 'nterms' is missing with no default
it: 'nterms' assente senza valore di default

en: 'ppr' applies only to numerical variables
it: 'ppr' si applica solo a variabili numeriche

en: mismatched 'x' and 'y'
it: 'x' e 'y' non corrispondenti

en: wrong number of columns in 'x'
it: numero di colonne sbagliate in 'x'

en: cannot rescale a constant/zero column to unit variance
it: non è possibile ridimensionare una colonna costante/zero alla varianza unità

en: PCA applies only to numerical variables
it: PCA si applica solo a variabili numeriche

en: no scores are available: refit with 'retx=TRUE'
it: score non disponibili: ristimare con 'retx=TRUE'

en: 'newdata' must be a matrix or data frame
it: 'newdata' dev'essere una matrice o un data frame

en: 'newdata' does not have named columns matching one or more of the original columns
it: 'newdata' non ha colonne nominate corrispondenti con una o più colonne dei dati originari

en: 'newdata' does not have the correct number of columns
it: 'newdata' ha un numero di colonne non corretto

en: both 'x' and 'covmat' were supplied: 'x' will be ignored
it: passati sia 'x' che 'covmat': 'x' verrà ignorata

en: 'princomp' can only be used with more units than variables
it: 'princomp' si può usare solo quando ci sono più unità che variabili

en: cannot use 'cor = TRUE' with a constant variable
it: non è possibile utilizzare 'cor = TRUE' con una variabile costante

en: covariance matrix is not non-negative definite
it: la matrice di covarianza non è definita non-negativa

en: argument does not include a 'qr' component
it: l'argomento non ha la componente 'qr'

en: argument does not include an 'effects' component
it: l'argomento non ha la componente 'effects'

en: 'proj' is not implemented for multiple responses
it: 'proj' non implementata per risposte multiple

en: table 'x' should have 2 entries
it: la tabella 'x' dev'essere a 2 entrate

en: elements of 'n' must be positive
it: gli elementi di 'n' devono essere positivi

en: elements of 'x' must be nonnegative
it: gli elementi di 'x' devono essere nonnegativi

en: elements of 'x' must not be greater than those of 'n'
it: gli elementi di 'x' non devono essere più grandi di quelli di 'n'

en: 'p' must have the same length as 'x' and 'n'
it: 'p' deve avere la stessa lunghezza di 'x' e 'n'

en: elements of 'p' must be in (0,1)
it: gli elementi di 'p' devono essere in (0,1)

en: 'conf.level' is not a probability
it: 'conf.level' non è una probabilità

en: 'formula' missing
it: 'formula' assente

en: 'type' must be 1 or 3 for ordered factors
it: 'type' dev'essere 1 o 3 per fattori ordinati

en: (unordered) factors are not allowed
it: i fattori (non ordinati) non sono ammessi

en: missing values and NaN's not allowed if 'na.rm' is FALSE
it: non sono ammessi valori mancanti e NaN se 'na.rm' è FALSE

en: 'probs' outside [0,1]
it: 'probs' oltre [0,1]

en: invalid argument 'n'
it: argomento 'n' non valido

en: invalid argument 'r'
it: argomento 'r' non valido

en: invalid argument 'c'
it: argomento 'c' non valido

en: arguments 'r' and 'c' must have the same sums
it: gli argomenti 'r' e 'c' devono avere le medesime somme

en: 'relevel' only for (unordered) factors
it: 'relevel' solo per fattori (non ordinati)

en: 'relevel' only for unordered factors
it: 'relevel' solo per fattori non ordinati

en: 'ref' must be of length one
it: 'ref' dev'essere di lunghezza 1

en: 'ref' must be an existing level
it: 'ref' dev'essere un livello esistente

en: ref = %d must be in 1L:%d
it: ref = %d dev'essere in 1L:%d

en: failed to guess time-varying variables from their names
it: non si è riusciti a indovinare le variabili alterabili nel tempo dai loro nomi

en: 'varying' arguments must be the same length
it: gli argomenti 'varying' devono avere la stessa lunghezza

en: 'lengths(varying)' must all match 'length(times)'
it: 'lengths(varying)' devono corrispondere tutte a 'length(times)'

en: 'idvar' must uniquely identify records
it: 'idvar' deve identificare univocamente dei record

en: there are records with missing times, which will be dropped.
it: ci sono record con 'times' assenti, i quali saranno ignorati.

en: some constant variables (%s) are really varying
it: alcune variabili 'constant' (%s) sono in realtà 'varying'

en: no 'reshapeWide' attribute, must specify 'varying'
it: nessun attributo 'reshapeWide', deve specificare 'varying'

en: 'varying' must be nonempty list or vector
it: 'varying' dev'essere una lista o un vettore non-vuoto

en: length of 'v.names' does not evenly divide length of 'varying'
it: la lunghezza di 'v.names' non divide uniformemente la lunghezza di 'varying'

en: length of 'varying' must be the product of length of 'v.names' and length of 'times'
it: la lunghezza di 'varying' dev'essere il prodotto della lunghezza di 'v.names' e la lunghezza di 'times'

en: 'k' must be positive
it: 'k' dev'essere positivo

en: 'k' must be odd!  Changing 'k' to %d
it: 'k' dev'essere dispari!  Cambio di 'k' in %d

en: 'k' is bigger than 'n'!  Changing 'k' to %d
it: 'k' è più grande di 'n'!  Cambio di 'k' in %d

en: bandwidth 'k' must be >= 1 and odd!
it: bandwidth 'k' dev'essere >= 1 e dispari!

en: argument 'object' has an impossible length
it: argomento 'object' ha una lunghezza impossibile

en: no 'getInitial' method found for "%s" objects
it: non è stato trovato il metodo 'getInitial' per gli oggetti "%s"

en: sample size must be between 3 and 5000
it: l'ampiezza campionaria dev'essere tra 3 e 5000

en: all 'x' values are identical
it: tutti i valori di 'x' sono uguali

en: attempt to smooth non-numeric values
it: tentativo di allisciare valori non numerici

en: attempt to smooth NA values
it: tentativo di allisciare valori NA

en: invalid 'endrule' argument
it: argomento 'endrule' non valido

en: invalid 'control.spar'
it: 'control.spar' non valido

en: missing or infinite values in inputs are not allowed
it: non sono ammessi valori mancanti o infiniti in ingresso

en: invalid number of points
it: numero di punti non valido

en: lengths of 'x' and 'w' must match
it: le lunghezze di 'x' e 'w' devono essere corrispondenti

en: all weights should be non-negative
it: tutti i pensi dovrebbero essere non negativi

en: some weights should be positive
it: alcuni pesi dovrebbero essere positivi

en: 'tol' must be strictly positive and finite
it: 'tol' dev'essere strettamente positivo e finito

en: invalid 'keep.stuff'
it: 'keep.stuff' non valido

en: need at least four unique 'x' values
it: necessari almeno quattro valori distinti 'x'

en: 'cv' must not be NA when 'df' is specified
it: 'cv' non dev'essere NA quando 'df' è specificato

en: cross-validation with non-unique 'x' values seems doubtful
it: cross-validation con valori di 'x' non-unici sembra dubbia

en: Numeric 'all.knots' must be strictly increasing
it: Il numerico 'all.knots' dev'essere strettamente crescente

en: 'all.knots' is vector of knots; 'nknots' specification is disregarded
it: 'all.knots' è un vettore di nodi; la specificazione di 'nknots' è ignorata

en: numeric 'all.knots' must cover [0,1] (= the transformed data-range)
it: il numerico 'all.knots' deve coprire [0,1] (= l'intervallo dei dati trasformati)

en: 'all.knots' is TRUE; 'nknots' specification is disregarded
it: 'all.knots' è TRUE; la specificazione di 'nknots' è ignorata

en: 'nknots' must be numeric (in {1,..,n})
it: 'nknots' dev'essere numerico (in {1,..,n})

en: 'nknots' must be at least 1
it: 'nknots' dev'essere almeno 1

en: cannot use more inner knots than unique 'x' values
it: non posso usare più nodi interni che valori unici di 'x'

en: must not specify both 'spar' and 'lambda'
it: non deve specificare 'spar' e 'lambda'

en: 'spar' must be of length 1
it: 'spar' dev'essere di lunghezza 1

en: not using invalid df; must have 1 < df <= n := #{unique x} =
it: non si utilizzano df non validi; deve avere 1 < df <= n := #{unique x} =

en: NA lev[]; probably smoothing parameter 'spar' way too large!
it: NA lev[]; probabilmente il parametro di smothh 'spar' è troppo grande!

en: setting df = 1  __use with care!__
it: uso df = 1 __usare con molta cautela!__

en: need result of smooth.spline(keep.data = TRUE)
it: richiesto il risultato di smooth.spline(keep.data = TRUE)

en: type = "partial" is not yet implemented
it: type = "partial" non è ancora implementato

en: not a valid "smooth.spline" object
it: oggetto "smooth.spline" non valido

en: 'span' must be between 0 and 1.
it: 'span' dev'essere tra 0 e 1.

en: 'y' must be numeric vector
it: 'y' dev'essere un vettore numerico

en: number of observations in 'x' and 'y' must match.
it: il numero di osservazioni in 'x' e 'y' deve essere corrispondente.

en: number of weights must match number of observations.
it: il numero di pesi deve corrispondere col numero di osservazioni.

en: 'x' must be between 0 and 1 for periodic smooth
it: 'x' dev'essere tra 0 e 1 per smooth periodici

en: no finite observations
it: nessuna osservazione finita

en: 'p' must be between 0 and 0.5
it: 'p' dev'essere tra 0 e 0.5

en: length of 'p' must be 1 or equal the number of columns of 'x'
it: la lunghezza dei 'p' dev'essere 1 o uguale al numero di colonne di 'x'

en: 'x' must be a time series or an ar() fit
it: 'x' dev'essere una serie storica o un ar() stimato

en: must specify 'spans' or a valid kernel
it: specificare 'spans' o un kernel valido

en: coverage probability out of range [0,1)
it: probabilità di copertura oltre [0,1)

en: spline: first and last y values differ - using y[1] for both
it: spline: il primo e l'ultimo valore di y sono diversi - si utilizza y[1] per entrambi

en: 'y' must be increasing or decreasing
it: 'y' dev'essere crescente o decrescente

en: 'spline' requires n >= 1
it: 'spline' richiede n >= 1

en: spline: first and last y values differ - using y[1L] for both
it: spline: il primo e l'ultimo valore di y differiscono - si utilizza y[1L] per entrambi

en: 'deriv' must be between 0 and 3
it: 'deriv' dev'essere tra 0 e 3

en: 'x' must be *strictly* increasing (non - NA)
it: 'x' dev'essere strettamente crescente (non - NA)

en: stepfun: 'x' must be ordered increasingly
it: stepfun: 'x' dev'essere ordinato in ordine crescente

en: 'x' must have length >= 1
it: 'x' deve avere lunghezza >= 1

en: 'y' must be one longer than 'x'
it: 'y' dev'essere più lungo di 'x' di una unità

en: no 'as.stepfun' method available for 'x'
it: nessun metodo 'as.stepfun' disponibile per 'x'

en: not a valid step function
it: non è una funzione a gradini valida

en: 'plot.stepfun' called with wrong type of argument 'x'
it: 'plot.stepfun' chiamata con argomento 'x' di tipo sbagliato

en: %s must be 0 or 1
it: %s dev'essere 0 o 1

en: only univariate series are allowed
it: ammesse solo serie unidimensionali

en: series is not periodic or has less than two periods
it: la serie non è periodica o ha meno di due periodi

en: unknown string value for s.window
it: valore stringa sconosciuto in s.window

en: 'cutpoints' must be unique in 0 < cuts < 1, but are =
it: 'cutpoints' devono essere distinti in 0 < cuts < 1, ma sono =

en: 'cutpoints' must be unique, but are =
it: 'cutpoints' devono essere distinti, ma sono=

en: 'x' must be between -1 and 1
it: 'x' dev'essere tra -1 e 1

en: 'x' must be between %s and %s
it: 'x' dev'essere tra %s e %s

en: number of 'cutpoints' must be one less than number of symbols
it: il numero di 'cutpoints' dev'essere inferiore al numero di simboli

en: number of 'cutpoints' must be one more than number of symbols
it: il numero di 'cutpoints' dev'essere uno più di quello dei simboli

en: must have 2 'symbols' for logical 'x' argument
it: deve avere 2 'symbols' se l'argomento 'x' è logical

en: invalid 'abbr.colnames'
it: 'abbr.colnames' non valida

en: 'mu' must be a single number
it: 'mu' dev'essere un solo numero

en: 'y' is missing for paired test
it: 'y' assente nel test per dati appaiati

en: data are essentially constant
it: i dati sono praticamente costanti

en: 'main' must be TRUE, FALSE, NULL or character (vector).
it: 'main' dev'essere TRUE, FALSE, NULL o un (vettore) character.

en: x is not a vector or univariate time series
it: 'x' non è un vettore o una serie storica

en: singularities in regression
it: singolarità nella regressione

en: 'ts' object must have one or more observations
it: l'oggetto 'ts' deve avere una o più osservazioni

en: 'start' cannot be after 'end'
it: 'start' no può essere dopo 'end'

en: 'end' must be a whole number of cycles after 'start'
it: 'end' dev'essere un numero intero di cicli dopo 'start'

en: no time series supplied
it: nessuna serie storica passata

en: not all series have the same frequency
it: non tutte le serie hanno la stessa frequenza

en: not all series have the same phase
it: non tutte le serie hanno la stessa fase

en: non-intersecting series
it: serie non intersecantesi

en: non-time series not of the correct length
it: non-serie storica della lunghezza sbagliata

en: time series contains internal NAs
it: serie storica contenente valori interni NA

en: series is corrupt, with no 'tsp' attribute
it: la serie è corrotta, senza attributo 'tsp'

en: series is corrupt: length %d with 'tsp' implying %d
it: la serie è corrotta: la lunghezza %d con 'tsp' implica %d

en: cannot plot more than 10 series as "multiple"
it: non posso disegnare più di 10 serie in "multiple"

en: scatter plots only for univariate time series
it: diagrammi di dispersione solo per serie unidimensionali

en: 'xy.labels' must be logical or character
it: 'xy.labels' devono essere logical o character

en: 'frequency' and 'deltat' are both not NULL and are inconsistent
it: 'frequency' e 'deltat' sono entrambi non NULL e sono inconsistenti

en: 'frequency' not changed
it: 'frequency' non cambiata

en: bad value for 'start'
it: valore sbagliato per 'start'

en: 'start' value not changed
it: valore di 'start' non cambiato

en: bad value for 'end'
it: valore errato per 'end'

en: 'end' value not changed
it: valore di 'end' non cambiato

en: extending time series when replacing values
it: estensione della serie storica durante la sostituzione dei valori

en: times to be replaced do not match
it: 'times' da sostituire non corrispondenti

en: no replacement values supplied
it: valori da sostituire non passati

en: too many replacement values supplied
it: passati troppi valori da sostituire

en: number of values supplied is not a sub-multiple of the number of values to be replaced
it: il numero di valori passati per la sostituzione non sono un sottomultiplo del numero di valori che devono essere sostituiti

en: only replacement of elements is allowed
it: solo la sostituzione degli elementi è ammessa

en: 'model' must be list
it: 'model' dev'essere una lista

en: 'n' must be strictly positive
it: 'n' dev'essere strettamente positivo

en: 'ar' part of model is not stationary
it: la parte 'ar' del modello non è stazionaria

en: burn-in 'n.start' must be as long as 'ar + ma'
it: valori di burn-in 'n.start' dev'essere lungo quanto 'ar + ma'

en: 'model$order' must be of length 3
it: 'model$order' dev'essere di lunghezza 3

en: inconsistent specification of 'ar' order
it: specificazione dell'ordine di 'ar' inconsistente

en: inconsistent specification of 'ma' order
it: specificazione dell'ordine 'ma' inconsistente

en: number of differences must be a positive integer
it: il numero di 'differences' dev'essere un intero positivo

en: need an object with call component
it: necessario un oggetto con una componente call

en: 'ratio' must be a single positive number
it: 'ratio' dev'essere un numero positivo

en: 'x' and 'w' must have the same length
it: 'x' e 'w' devono avere la stessa lunghezza

en: not enough (non-missing) 'x' observations
it: osservazioni 'x' (non-mancanti) insufficienti

en: requested conf.level not achievable
it: livello di conf.level richiesto non raggiungibile

en: cannot compute confidence interval when all observations are zero or tied
it: non è possibile calcolare l'intervallo di confidenza quando tutte le osservazioni sono zero o hanno lo stesso valore (tied)

en: cannot compute exact confidence interval with ties
it: non è possibile calcolare intervalli di confidenza esatti in presenza di ties

en: cannot compute exact p-value with zeroes
it: non è possibile calcolare p-valu esatti in presenza di zeri

en: cannot compute exact confidence interval with zeroes
it: non è possibile calcolare gli intervalli di confidenza esatti in presenza di zeri

en: Requested conf.level not achievable
it: Livello di conf.level richiesto non raggiungibile

en: cannot compute confidence interval when all observations are tied
it: non è possibile calcolare l'intervallo di confidenza quando tutte le osservazioni hanno lo stesso valore (tied)

en: %s applies only to two-way tables
it: %s si applica solo su tabelle a due vie

en: too few distinct input values to fit an asymptotic regression model
it: troppi pochi valori distinti in input per stimare un modello di regressione asintotico

en: cannot fit an asymptotic regression model to these data
it: non è possibile stimare un modello di regressione asintotico per questi dati

en: too few observations to fit an asymptotic regression model
it: troppe poche osservazioni per poter stimare un modello di regressione asintotico

en: too few distinct input values to fit the 'asympOff' model
it: troppo pochi valori distinti in input per stimare il modello 'asympOff'

en: too few distinct input values to fit the 'asympOrig' model
it: troppo pochi valori distinti in input per stimare il modello 'asympOrig'

en: too few distinct input values to fit a biexponential
it: troppo pochi valori distinti in input per stimare una biesponenziale

en: must have length of response = length of second argument to 'SSfol'
it: bisogna avere la lunghezza della risposta = lunghezza del secondo argomento di 'SSfol'

en: must have at least 4 observations to fit an 'SSfol' model
it: necessarie almeno 4 osservazioni per stimare un modello 'SSfol'

en: too few distinct input values to fit a four-parameter logistic
it: troppo pochi valori distinti in input per stimare un logistica a 4 parametri

en: too few distinct input values to fit a logistic model
it: troppo pochi valori distinti in input per stimare un modello logistico

en: too few distinct input values to fit a Michaelis-Menten model
it: troppo pochi valori distinti in input per stimare un modello Michaelis-Menten

en: too few distinct input values to fit the Gompertz model
it: troppo pochi valori distinti in input per stimare un modello Gompertz

en: too few distinct input values to fit the Weibull growth model
it: troppo pochi valori distinti in input per stimare un modello di crescita Weibull

en: all 'x' values must be non-negative to fit the Weibull growth model
it: tutti i valori di 'x' devono essere non-negativi per stimar eun modello di crescita Weibull

en: using the %d/%d row from a combined fit | using the %d/%d rows from a combined fit
it[0]: utilizzo la riga %d/%d da una stima combinata
it[1]: utilizzo le righe %d/%d da una stima combinata

en: lower scope has term %s not included in model | lower scope has terms %s not included in model
it[0]: il campo inferiore ha %s termine non incluso nel modello
it[1]: il campo inferiore ha %s termini non inclusi nel modello

en: upper scope has term %s not included in model | upper scope has terms %s not included in model
it[0]: il campo superiore ha %s termine non incluso nel modello
it[1]: il campo superiore ha %s termini non inclusi nel modello

en: there are %d Error terms: only 1 is allowed | there are %d Error terms: only 1 is allowed
it[0]: c'è %d termine Error: solo 1 è ammesso
it[1]: ci sono %d termini Error: solo 1 è ammesso

en: unknown name %s in the 'split' list | unknown names %s in the 'split' list
it[0]: %s nome sconosciuto nella lista 'split'
it[1]: %s nomi sconosciuti nella lista 'split'

en: %d factor is too many for %d variables | %d factors are too many for %d variables
it[0]: %d fattore è troppo per %d variabili
it[1]: %d fattori sono troppi per %d variabili

en: 'start' must have %d row | 'start' must have %d rows
it[0]: 'start' deve avere %d riga
it[1]: 'start' deve avere %d righe

en: unable to optimize from this starting value | unable to optimize from these starting values
it[0]: ottimizzazione non possibile partendo da questo valore
it[1]: ottimizzazione non possibile partendo da questi valori

en: 'init' must have %d column | 'init' must have 1 or %d columns
it[0]: 'init' deve avere %d colonna
it[1]: 'init' deve avere 1 o %d colonne

en: X matrix has rank %d, but only %d observation | X matrix has rank %d, but only %d observations
it[0]: La matrice X ha rango %d, ma solo %d osservazione
it[1]: La matrice X ha rango %d, ma solo %d osservazioni

en: did not converge in %d iteration | did not converge in %d iterations
it[0]: non converge in %d iterazione
it[1]: non converge in %d iterazioni

en: %d missing value deleted | %d missing values deleted
it[0]: eliminato %d valore mancante
it[1]: eliminati %d valori mancanti

en: 'X' matrix has %d case (row) | 'X' matrix has %d cases (rows)
it[0]: la matrice 'X' ha %d caso (riga)
it[1]: la matrice 'X' ha %d casi (righe)

en: 'Y' has %d case (row) | 'Y' has %d cases (rows)
it[0]: 'Y' ha %d caso (row)
it[1]: 'Y' ha %d casi (rows)

en: only %d case | only %d cases
it[0]: solo %d caso
it[1]: solo %d casi

en: but %d variable | but %d variables
it[0]: ma %d variabile
it[1]: ma %d variabili

en: medpolish() did not converge in %d iteration | medpolish() did not converge in %d iterations
it[0]: medpolish() non converge in %d iterazione
it[1]: medpolish() non converge in %d iterazioni

en: 'newdata' had %d row | 'newdata' had %d rows
it[0]: 'newdata' ha %d riga
it[1]: 'newdata' ha %d righe

en: but variable found had %d row | but variables found have %d rows
it[0]: ma la variabile trovata ha %d riga
it[1]: ma la variabile trovata ha %d righe

en: factor %s has new level %s | factor %s has new levels %s
it[0]: il fattore %s ha %s nuovo livello
it[1]: il fattore %s ha %s nuovi livelli

en: %d observation deleted due to missingness | %d observations deleted due to missingness
it[0]: %d osservazione eliminata a causa di un valore mancante
it[1]: %d osservazioni eliminate a causa di valori mancanti

en: _NOT_ converged in %d iteration | _NOT_ converged in %d iterations
it[0]: _NON_ convergente in %d iterazione
it[1]: _NON_ convergente in %d iterazioni

en: unrecognized control element named %s ignored | unrecognized control elements named %s ignored
it[0]: elemento di controllo nominato %s non riconosciuto
it[1]: elementi di controllo nominati %s non riconosciuti

en: fitting parameter %s without any variables | fitting parameters %s without any variables
it[0]: adattamento del parametro%s senza alcuna variabile
it[1]: adattamento dei parametri %s senza alcuna variabile

en: parameter %s does not occur in the model formula | parameters %s do not occur in the model formula
it[0]: il parametro %s non si verifica nella formula del modello
it[1]: i parametri %s non si verificano nella formula del modello

en: %d observation with NA, NaN or Inf deleted | %d observations with NAs, NaNs and/or Infs deleted
it[0]: %d osservazione con NA, NaN o Inf eliminato
it[1]: %d osservazioni con NA, NaN o Inf eliminati

en: 'start.innov' is too short: need %d point | 'start.innov' is too short: need %d points
it[0]: 'start.innov' è troppo corto: richiesto %d punto
it[1]: 'start.innov' è troppo corto: richiesti %d punti
