R 2.3.0 - en to it translation catalogue (583 entries)

en: %d factors is too many for %d variables
it: %d variabili factor sono troppe per %d variabili

en: %d missing values deleted
it: eliminati %d valori mancanti

en: %d responses, but only %d variables
it: %d risposte, ma solo %d variabili

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

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

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

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

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

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

en: 'X' matrix has %d responses, 'Y' has %d responses
it: la matrice 'X' ha %d risposte, 'Y' ha %d risposte

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

en: 'acf' must be of length two or more
it: 'acf' deve avere lunghezza due o più

en: 'alpha', 'beta' and 'gamma' must be within the unit interval.
it: 'alpha', 'beta' e 'gamma' devono essere nel cerchio unitario.

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

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

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

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

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

en: 'by' must be a list
it: 'by' deve essere di tipo list

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

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

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

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

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

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

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

en: 'cterms' argument must match terms in model object
it: l'argomento 'cterms' deve far coincidre 'terms' nell'oggetto model

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

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

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

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

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

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

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

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

en: 'formula' has '.' in both left and right hand side
it: 'formula' contiene '.' sia nel membro di destra che di sinistra

en: 'formula' missing
it: 'formula' mancante

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

en: 'formula' missing or invalid
it: 'formula' mancante o sbagliata

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

en: 'frequency' and 'deltat' are both supplied and are inconsistent
it: 'frequency' e 'deltat' sono stati specificati entrambi ma non consistenti

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

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

en: 'init'; must have 1 or %d cols
it: 'init'; deve avere 1 o %d colonne

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

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

en: 'k' is bigger than 'n'!  Changing 'k' to
it: 'k' deve essere più grande di 'n'! Cambio 'k' in

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

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

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

en: 'k' must be odd!  Changing 'k' to
it: 'k' deve essere dispari! Cambio 'k' in

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

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

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

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

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

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

en: 'merge' and 'height' do not fit!
it: 'merge' e 'height' in disaccordo!

en: 'merge' component in dendrogram must be integer
it: la componente 'merge' del dendrogramma deve essere di tipo integer

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

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

en: 'model' must be list
it: 'model' deve essere di tipo list

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

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

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

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

en: 'newdata' does not have named columns matching one or more of the original columns
it: 'newdata' non ha colonne con nome coincidenti con una o più colonne dei datioriginari

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

en: 'newdata' had %d rows but variable(s) found have %d rows
it: 'newdata' ha %d righe ma la variabilie(i) trovate hanno %d righe

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

en: 'nknots' must be numeric <= n
it: 'knots' deve essere numeric <= n

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

en: 'proj' is not implemented for "mlm" fits
it: 'proj' non implementata per stime "mlm"

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

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

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

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

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

en: 'relevel' only for factors
it: 'relevel' solo per variabili factor

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

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

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

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

en: 'seasonal' must be a list with component 'order'
it: 'seasonal' deve essere di tipo list con componente 'order'

en: 'sig.level' must be numeric in [0, 1]
it: 'sig.level' deve essere numerico in [0, 1]

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

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

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

en: 'start' must have %d rows
it: 'start' deve avere %d righe

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

en: 'times' is wrong length
it: 'times' ha lunghezza sbagliata

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

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

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

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

en: 'vec' contains NAs
it: 'vec' contiene NA

en: 'vec' must be sorted non-decreasingly
it: 'vec' deve essere ordinata in modo non-decrescente

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

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

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

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

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

en: 'x' has been rounded to integer:
it: 'x' arrotondata a integer:

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

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

en: 'x' is empty
it: 'x' è vuota

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

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

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

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

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

en: 'x' must be a list with at least 2 elements
it: 'x' deve essere di tipo list con almeno 2 elementi

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

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

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

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

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

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

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

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

en: 'x' must be coefficient matrix/data frame
it: 'x' deve essere una matrice/data frame di coefficienti

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

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

en: 'x' must be numeric
it: 'x' deve essere numeric

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

en: 'y' must be numeric or a string naming a valid function
it: 'y' deve essere numerico o una stringa contente un nome di funzione

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

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

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

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

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

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: Burg's algorithm only implemented for univariate series
it: l'algoritmo di Burg è implementato solo per serie unidimensionali

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

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

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

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

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

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

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

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

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

en: Frequency not changed
it: Frequency non cambiata

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

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

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

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

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

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

en: NAs are not allowed
it: NA non ammessi

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

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

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

en: NAs present: setting 'delta' to -1
it: trovati NA: imposto 'delta' a -1

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

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

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

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

en: X matrix has rank %d, but only %d observations
it: la matrice X ha rango %d, ma solo %d osservazioni

en: _NOT_ converged in
it: _NON_ converge in

en: a limit is missing
it: manca un limite

en: algorithm did not converge
it: l'algoritmo non converge

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

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

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

en: all group levels must be finite
it: tutti i livelli di gruppo devono essere finiti

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

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

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

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

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

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

en: ambiguous clustering method
it: metodo di cluster ambiguo

en: ambiguous distance method
it: metodo distanza ambiguo

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

en: are just disregarded.
it: semplicemente ignorati.

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

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

en: argument 'x' cannot be coerced to class "hclust"
it: l'argomento 'x' non può essere trasformato di classe "hclust"

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

en: bounds can only be used with method L-BFGS-B
it: bounds si può usare solo con il metodo L-BFGS-B

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

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: cannot calculate REML log-likelihood for "nls" objects
it: impossibile calcolare REML log-verosimiglianza per oggetti "nls"

en: cannot change frequency from %g to %g
it: impossibile cambiare la frequenza fa %g a %g

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

en: cannot compute confidence set, returning NA
it: impossibile calcolare insiemi di confidenza, restituisco NA

en: cannot compute correct p-values with ties
it: impossibile calcolae p-value corretti in presenza di ties

en: cannot compute estimate, returning NA
it: impossibile calcolare la stima, restituisco NA

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

en: cannot compute exact confidence interval with zeroes
it: impossibile calcolar eintervalli di confidenza esatti in presenza di zeri

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

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

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

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

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

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

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

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

en: cannot recognize parameter name
it: impossibile riconoscere nome parametro

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

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

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

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

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

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

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

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

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

en: crossvalidation with non-unique 'x' values seems doubtful
it: crossvalidation per valori non unici di 'x' sembra essere dubbia

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

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

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

en: did not converge in
it: non converge in

en: did not converge in %d iterations
it: non converge in %d iterazioni

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

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

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

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

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

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

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

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

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 possono essere più grandi di quelli di 'n'

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

en: empty model supplied
it: specificato modello vuoto

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' deve essere NULL

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' deve 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' deve essere NULL

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

en: extra arguments
it: argomenti extra

en: extra arguments discarded
it: argometni extra ignorati

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

en: factor '%s' has new level(s) %s
it: variabile factor '%s' ha nuovi livelli %s

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

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

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

en: for the binomial family, y must be a vector of 0 and 1's
it: per la famiglia binomiale, y deve essere un vettore di 0 o 1

en: for the quasibinomial family, y must be a vector of 0 and 1's
it: per la famiglia quasibinomial, y deve essere un vettore di 0 e 1

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

en: formula missing
it: formula mancante

en: frequency must be a positive integer for BSM
it: frequency deve essere un intero positivo per BSM

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

en: if 'x' is not a matrix, 'y' must be given
it: se 'x' non è una matrice, si deve specificare 'y'

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: ifault=%d. This should not happen
it: ifault=%d. Questo non dovrebbe accadere

en: incompatible dimensions
it: dimensioni incompatibili

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

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

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

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

en: incorrect specification of 'table' or 'start'
it: specificazione di 'table' o 'start' non correttaaaaaaaaaaaaaaaa

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

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

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

en: inner loop 1; cannot correct step size
it: ciclo intero 1; impossibile correggere la ampiezza del passo

en: inner loop 2; cannot correct step size
it: ciclo interno 2; impossibile correggere ampiezza del passo

en: insufficient observations
it: osservazioni insufficienti

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

en: internal error
it: errore interno

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

en: invalid 'contrasts.arg' argument
it: argomento 'contrasts.arg' non valido

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

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

en: invalid 'lm' object:  no 'terms' nor 'qr' component
it: oggetto 'lm' non valido: mancano le componenti 'terms' e 'qr'

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

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

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

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

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

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

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

en: invalid dendrogram
it: dendrogramma non valido

en: invalid dissimilarities
it: dissimilarità non valide

en: invalid distance method
it: metodo distanza sbagliato

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

en: invalid formula
it: formula sbagliata

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

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

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

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

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

en: invalid response type
it: tipo risposta non valido

en: iterations
it: iterazioni

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

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

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

en: length of 'init' must equal length of 'filter'
it: la lunghezza di 'init' deve essere uguale a quella di 'filter'

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

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

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

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

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

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

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

en: link not recognised
it: link non riconosciuta

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

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

en: medpolish() did not converge in %d iterations
it: medpolish() non converge in %d iterazioni

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

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

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

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

en: missing observations deleted
it: osservazioni mancanti eliminate

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

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

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

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

en: missing values in object
it: valore mancante nell'oggetto

en: model 1
it: modello 1

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

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

en: models with response
it: modelli con risposta

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

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

en: must be 0 or 1
it: deve essere 0 o 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

en: need multiple response
it: sono necessarie risposte multiple

en: need numeric data
it: necessario dati numerici

en: negative values not allowed for the Poisson family
it: valori negativi non ammissibili per la famiglia Poisson

en: negative values not allowed for the quasiPoisson family
it: valori negativi non ammissibili per la famiglia quasiPoisson

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

en: no terms component
it: manca compoenente terms

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: no time series supplied
it: nessuna serie storica specificata

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: non-factors ignored:
it: variabili non-factor ignorate:

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

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

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

en: non-integer #successes in a binomial glm!
it: #successi non interi nel modello glm binomiale!

en: non-integer counts in a binomial glm!
it: frequenze non intere nel modello glm binomiale!

en: non-intersecting series
it: serie non intersecantesi

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

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

en: non-square matrix
it: matrice non quadrata

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

en: not enough (finite) 'x' observations
it: osservazioni 'x' (finite) insufficienti

en: not enough data
it: dati insufficienti

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

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

en: not enough groups
it: gruppi insufficienti

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

en: nothing to tabulate
it: nulla da tabulare

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

en: object must be of class "manova" or "maov"
it: l'oggetto deve essere di classe "manova" o "maov"

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

en: observation(s) with NAs, NaNs and/or Infs deleted
it: osservazioni con NA, NaN e/o Inf 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: observations with zero weight not used for calculating dispersion
it: osservazioni con pesi zero non vengono usate per il calcolo della dispersione

en: one-diml optimization by Nelder-Mead is unreliable: use optimize
it: ottimizzazione uni-dimensionale di Nelder-Mead non attendibile: usare optimize

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

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

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

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

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

en: or a 2 column matrix where col 1 is no. successes and col 2 is no. failures
it: o una matrice di 2 colonne dove la prima colonna contiene il numero di successi e la seconda colonna il numero di insuccessi

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: positive values only allowed for the inverse.gaussian family
it: sono ammessi solo valori positivi per la famiglia gaussiana inversa

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

en: prediction from a rank-deficient fit may be misleading
it: previsione da una stima non a rango pieno può essere non corretta

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

en: probabilities cannot be negative nor all 0.
it: le probaiblità non possono essere negative o tutte 0

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

en: probabilities must sum to 1.
it: le probabilità devono sommare a 1

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

en: removed because response differs from
it: eliminate perché la risposta differisce da

en: removed because response differs from model 1
it: eliminato perché la risposta è diversa da quella del modello 1

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

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: residuals have rank
it: i residue hanno rango

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

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

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

en: sample is too sparse to find TD
it: il campione è troppo sparse per trovare TD

en: sample is too sparse to find alph2
it: campione troppo sparso per trovare alph2

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

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

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

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

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

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

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

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

en: singular contrast matrix
it: matrice di contrasto singolare

en: singular fit encountered
it: stima singolare

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

en: singularities in regression
it: singolarità nella regressione

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

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

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

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

en: some of the first %d eigenvalues are < 0
it: alcuni dei primi %d autovalori sono < 0

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

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

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

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

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 - uso y[1] per entrambi

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

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

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

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

en: the 'height' component of 'tree' is not sorted
    (increasingly); consider applying as.hclust() first
it: la componente 'height' di 'tree' non è ordinata
    (in modo crescente); prova ad usare prima as.hclust()

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: the 'split' argument must be a list
it: l'argomento 'split' deve essere di tipo list

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

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

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

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

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

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

en: this should not happen
it: questo non dovrebbe accadere

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

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

en: too few cases, n < k
it: troppi pochi casi, n < k

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 a biexponential
it: troppo pochi valori distinti in input per stimare una biesponenziale

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 an asymptotic regression model
it: troppi pochi valori distinti in input per 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 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: too few groups
it: troppi pochi gruppi

en: too few non-missing observations
it: troppo poche osservazioni non-mancanti

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

en: too many replacement values supplied
it: indicati troppo valori da sostituire

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

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

en: unable to optimize from these starting value(s)
it: impossibile ottimizzare partendo da questi valori

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

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

en: unknown bandwidth rule
it: regola di bandwidth sconosciuta

en: unknown name(s) in the 'split' list
it: nome(i) sconosciuti nella lista 'split'

en: unknown named kernel
it: nome kernel sconosciuto

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

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

en: using the %d/%d rows from a combined fit
it: uso le %d/%d righe da una stima combinata

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

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

en: variable '%s' is not a factor
it: la variabile '%s' non è di tipo factor

en: we require a dendrogram
it: necessario un dendrogramma

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

en: wrong embedding dimension
it: dimensioni di immersione sbagliata

en: wrong endrule
it: 'endrule' sbagliata

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

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

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

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

en: wrong number of predictors
it: numero di predittori sbagliato

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

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

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

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

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

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

en: you must supply 1 < df <= n,  n = #{unique x} =
it: si deve fornire 1 < df <= n, n = #{x distrinti} =

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