Modelli statistici

DOCENTE: Francesco Lagona (riceve il Giovedì dalle 18:00 alle 20:00, stanza 4.16)

DATE E LUOGHI:

  • le lezioni iniziano il  giorno 6.3.2017
    • lezioni: LUN-MAR-MER 9:00 – 10:30 AULA 2D

MODALITA’ PER L’ACQUISIZIONE DI 8 CFU

Elaborazione e discussione di una tesina scritta riguardante un’analisi statistica originale su dati reali. I dati da analizzare e il tema della tesina vanno concordati con il docente.

ALTRE INFORMAZIONI

E’ necessario partecipare alle lezioni con un computer portatile sul quale vanno installati i seguenti sofware:

  • R (http://cran.r-project.org/): e’ sufficiente scaricare solo il pacchetto “base”
  • R studio (http://www.rstudio.com/): e’ sufficiente scaricare la versione “free”
  • materiali didattici specifici (codici R, datasets, etc) saranno distribuiti durante il corso

PROGRAMMA DETTAGLIATO (in corso di aggiornamento)

6/3:    Lezione 1: introduzione a R ed R Studio (Session 1)

7/3:    Lezione 2: statistica descrittiva con R – prima parte (Session 2, mmse)

8/3:    Lezione 3: statistica descrittiva con R – seconda parte (Session 2, mmse)

13/3:  Lezione 4: alcune variabili aleatorie importanti (Session 3)

14/3:  Lezione 5: introduzione ai modelli lineari

15/3:  Lezione 6: modelli lineari con R: casi studio 1 e 2 (Session 4 – 5)

20/3: Lezione 7: la regressione di Poisson

21/3: Lezione 8: regressione di Poisson con R: caso studio 1 (Session 6)

22/3 Lezione 9: regressone di Poisson e mappe con R: caso studio 2 (Session 7)

27/3 Lezione 10: regressione logistica

28/3 Lezione 11: regressione logistica con R: caso studio 1 (Session 8)

29/3 Lezione 12: regressione logistica con R: caso studio 2 (Session 9)

3/4   Lezione 13:  principal component analysis: part 1 (Prof. Jeremic)

4/4   Lezione 14: principal component analysis; part 2 (Prof. Jeremic)

5/4   Lezione 15: principal component analysis: part 3 (Prof Jeremic)

10/4 Lezione 16: Analisi delle serie storiche con R: caso studio 1 (Session 10)

11/4 Lezione 17: Analisi delle serie spaziali con R: caso studio 1 (Session 11)

12/4 Lezione 18: presentazione progetti

Materiale didattico: Session1 Session2 Session3

Dataset: mmse