21801968 - MODELLI STATISTICI

Essere in grado di scegliere il più appropriato modello statistico per l’analisi di fenomeni socio-economici. Familiarizzare con l’ambiente statistico R per la stima del modello e la valutazione della sua bontà di adattamento. Essere in grado di comunicare in modo efficace i risultati ottenuti.

LAGONA FRANCESCO

scheda docente | materiale didattico

Programma

Introduzione ad R e R Studio. Importazione dati statistici. Grafici di base. Analisi descrittive di base. Modelli lineari: analisi della varianza e regressione. Interazioni e trasformazioni. Modelli lineari generalizzati: regressione logistica e regressione di Poisson. Analisi delle serie storiche: autocorrelazione temporale e modelli lineari con errori ARMA. Analisi delle serie spaziali: autocorrelazione spaziale e modelli lineari con errori SAR e CAR. Dati longitudinali: effetti casuali e modelli lineari generalizzati ad effetti misti.

Testi Adottati

Ieva F., Masci C. e Paganoni A.M. (2016). Laboratorio di Statistica con R. Pearson.

Bibliografia Di Riferimento

Giuseppe Espa, Rocco Micciolo, Problemi ed esperimenti di statistica con R. Apogeo Education Giuseppe Ciaburro, Guida alla programmazione con R: Corso completo per imparare a programmare in poco tempo. Edizioni CreateSpace Giuseppe Espa, Rocco Micciolo, Analisi esplorativa dei dati con R. Apogeo Education

Modalità Erogazione

Il corso prevede lezioni frontali ed esercitazioni. Nel caso di un prolungamento dell’emergenza sanitaria da COVID-19 saranno recepite tutte le disposizioni che regolino le modalità di svolgimento delle attività didattiche e della valutazione degli studenti. Ulteriori informazioni sono disponibili sulla piattaforma moodle del corso (scienzepolitiche.el.uniroma3.it).

Modalità Frequenza

La frequenza non è obbligatoria ma fortemente consigliata.

Modalità Valutazione

L'esame prevede la discussione di una tesina scritta riguardante l'analisi statistica di un dataset, preparata usando i metodi e i modelli statistici illustrati durante il corso. La scelta del dataset da analizzare è libera ma deve essere approvata dal docente. Nel caso di un prolungamento dell’emergenza sanitaria da COVID-19 saranno recepite tutte le disposizioni che regolino le modalità di svolgimento delle attività didattiche e della valutazione degli studenti. In particolare, la discussione della tesina avverrà in forma telematica. Ulteriori informazioni sono disponibili sulla piattaforma moodle del corso (scienzepolitiche.el.uniroma3.it).

LAGONA FRANCESCO

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Programma

Introduzione ad R e R Studio. Importazione dati statistici. Grafici di base. Analisi descrittive di base. Modelli lineari: analisi della varianza e regressione. Interazioni e trasformazioni. Modelli lineari generalizzati: regressione logistica e regressione di Poisson. Analisi delle serie storiche: autocorrelazione temporale e modelli lineari con errori ARMA. Analisi delle serie spaziali: autocorrelazione spaziale e modelli lineari con errori SAR e CAR. Dati longitudinali: effetti casuali e modelli lineari generalizzati ad effetti misti.

Testi Adottati

Ieva F., Masci C. e Paganoni A.M. (2016). Laboratorio di Statistica con R. Pearson.

Bibliografia Di Riferimento

Giuseppe Espa, Rocco Micciolo, Problemi ed esperimenti di statistica con R. Apogeo Education Giuseppe Ciaburro, Guida alla programmazione con R: Corso completo per imparare a programmare in poco tempo. Edizioni CreateSpace Giuseppe Espa, Rocco Micciolo, Analisi esplorativa dei dati con R. Apogeo Education

Modalità Erogazione

Il corso prevede lezioni frontali ed esercitazioni. Nel caso di un prolungamento dell’emergenza sanitaria da COVID-19 saranno recepite tutte le disposizioni che regolino le modalità di svolgimento delle attività didattiche e della valutazione degli studenti. Ulteriori informazioni sono disponibili sulla piattaforma moodle del corso (scienzepolitiche.el.uniroma3.it).

Modalità Frequenza

La frequenza non è obbligatoria ma fortemente consigliata.

Modalità Valutazione

L'esame prevede la discussione di una tesina scritta riguardante l'analisi statistica di un dataset, preparata usando i metodi e i modelli statistici illustrati durante il corso. La scelta del dataset da analizzare è libera ma deve essere approvata dal docente. Nel caso di un prolungamento dell’emergenza sanitaria da COVID-19 saranno recepite tutte le disposizioni che regolino le modalità di svolgimento delle attività didattiche e della valutazione degli studenti. In particolare, la discussione della tesina avverrà in forma telematica. Ulteriori informazioni sono disponibili sulla piattaforma moodle del corso (scienzepolitiche.el.uniroma3.it).

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Programma

Introduzione ad R e R Studio. Importazione dati statistici. Grafici di base. Analisi descrittive di base. Modelli lineari: analisi della varianza e regressione. Interazioni e trasformazioni. Modelli lineari generalizzati: regressione logistica e regressione di Poisson. Analisi delle serie storiche: autocorrelazione temporale e modelli lineari con errori ARMA. Analisi delle serie spaziali: autocorrelazione spaziale e modelli lineari con errori SAR e CAR. Dati longitudinali: effetti casuali e modelli lineari generalizzati ad effetti misti.

Testi Adottati

Ieva F., Masci C. e Paganoni A.M. (2016). Laboratorio di Statistica con R. Pearson.

Bibliografia Di Riferimento

Giuseppe Espa, Rocco Micciolo, Problemi ed esperimenti di statistica con R. Apogeo Education Giuseppe Ciaburro, Guida alla programmazione con R: Corso completo per imparare a programmare in poco tempo. Edizioni CreateSpace Giuseppe Espa, Rocco Micciolo, Analisi esplorativa dei dati con R. Apogeo Education

Modalità Erogazione

Il corso prevede lezioni frontali ed esercitazioni. Nel caso di un prolungamento dell’emergenza sanitaria da COVID-19 saranno recepite tutte le disposizioni che regolino le modalità di svolgimento delle attività didattiche e della valutazione degli studenti. Ulteriori informazioni sono disponibili sulla piattaforma moodle del corso (scienzepolitiche.el.uniroma3.it).

Modalità Frequenza

La frequenza non è obbligatoria ma fortemente consigliata.

Modalità Valutazione

L'esame prevede la discussione di una tesina scritta riguardante l'analisi statistica di un dataset, preparata usando i metodi e i modelli statistici illustrati durante il corso. La scelta del dataset da analizzare è libera ma deve essere approvata dal docente. Nel caso di un prolungamento dell’emergenza sanitaria da COVID-19 saranno recepite tutte le disposizioni che regolino le modalità di svolgimento delle attività didattiche e della valutazione degli studenti. In particolare, la discussione della tesina avverrà in forma telematica. Ulteriori informazioni sono disponibili sulla piattaforma moodle del corso (scienzepolitiche.el.uniroma3.it).