L'obiettivo principale del corso è quello di fornire agli studenti gli strumenti fondamentali per l'applicazione di metodi statistici all'analisi di dati economici. La parte teorica sarà affiancata da una parte pratica dedicata all'analisi di data set reali attraverso il software R. Alla fine del corso gli studenti saranno in grado di applicare metodi statistici avanzati quali i modelli per dati panel e modelli di regressione spaziale, e di interpretare i risultati di una analisi statistica complessa.
Curriculum
scheda docente materiale didattico
- Analisi Cluster
- Analisi in componenti principali
Sezione 2: Regressione normale e sue generalizzazioni
- Regressione Polinomiale
- Regressione Multipla
- Regressione Logistica
- Regressione Beta
- Regressione di Poisson e binomiale negativa per dati di conteggio
- Modelli di regressione spaziale
Sezione 3: Analisi di Dati Panel
- Modelli a effetti fissi e ad effetti casuali per variabili continue, dicotomiche e di conteggio
- Modelli di regressione spaziale per dati panel
Fox,J. and Weisberg, S. (2010), An R companion to applied regression, 2nd Edition, SAGE publications Inc.
Andreb, H-J, Golsch, K., Schmidt, A.W. (2013), Applied panel data analysis for economic and social
surveys, Springer. Chapters: 1, 2, 3, 4
Programma
Sezione I: Analisi esplorative dei dati- Analisi Cluster
- Analisi in componenti principali
Sezione 2: Regressione normale e sue generalizzazioni
- Regressione Polinomiale
- Regressione Multipla
- Regressione Logistica
- Regressione Beta
- Regressione di Poisson e binomiale negativa per dati di conteggio
- Modelli di regressione spaziale
Sezione 3: Analisi di Dati Panel
- Modelli a effetti fissi e ad effetti casuali per variabili continue, dicotomiche e di conteggio
- Modelli di regressione spaziale per dati panel
Testi Adottati
Chatterjee,S. and Hadi, A.S. (2012), Regression Analysis by Example, 5th Edition, Wiley. Chapters: 1, 2, 3 (excluding 3.9), 4 (excluding 4.3, 4.9.2, 4.9.3, 4.10, 4.12, 4.13, 4.14), 5 (excluding 5.6 and 5.7), 6 (excluding 6.6 and 6.7), 9, 11, 12 (excluding 12.8.3 and 12.8.4), 13 (excluding 13.5, 13.6, 13.7).Fox,J. and Weisberg, S. (2010), An R companion to applied regression, 2nd Edition, SAGE publications Inc.
Andreb, H-J, Golsch, K., Schmidt, A.W. (2013), Applied panel data analysis for economic and social
surveys, Springer. Chapters: 1, 2, 3, 4
Bibliografia Di Riferimento
J. Paul Elhorst (2010). Applied Spatial Econometrics: Raising the Bar, Spatial Economic Analysis, 5:1, 9-28. Cribari-Neto F, Zeileis A (2010). “Beta Regression in R.” Journal of Statistical Software, 34(2), 1–24. Adelchi Azzalini, Bruno Scarpa (2012). Data analysis and data mining: an Introduction. Oxford University Press.Modalità Erogazione
6 ore di lezione settimanali.Modalità Frequenza
Fortemente raccomandata.Modalità Valutazione
Esame scritto su R presso il Centro di calcolo. Solo per gli appelli di gennaio e febbraio 2024 gli studenti frequentanti possono elaborare e presentare una tesina invece di sostenere la prova scritta presso il Centro di calcolo. scheda docente materiale didattico
- Analisi Cluster
- Analisi in componenti principali
Sezione 2: Regressione normale e sue generalizzazioni
- Regressione Polinomiale
- Regressione Multipla
- Regressione Logistica
- Regressione Beta
- Regressione di Poisson e binomiale negativa per dati di conteggio
- Modelli di regressione spaziale
Sezione 3: Analisi di Dati Panel
- Modelli a effetti fissi e ad effetti casuali per variabili continue, dicotomiche e di conteggio
- Modelli di regressione spaziale per dati panel
Fox,J. and Weisberg, S. (2010), An R companion to applied regression, 2nd Edition, SAGE publications Inc.
Andreb, H-J, Golsch, K., Schmidt, A.W. (2013), Applied panel data analysis for economic and social
surveys, Springer. Chapters: 1, 2, 3, 4
Mutuazione: 21210065 Statistical methods in economics in Economia dell'ambiente, lavoro e sviluppo sostenibile LM-56 CONIGLIANI CATERINA
Programma
Sezione I: Analisi esplorative dei dati- Analisi Cluster
- Analisi in componenti principali
Sezione 2: Regressione normale e sue generalizzazioni
- Regressione Polinomiale
- Regressione Multipla
- Regressione Logistica
- Regressione Beta
- Regressione di Poisson e binomiale negativa per dati di conteggio
- Modelli di regressione spaziale
Sezione 3: Analisi di Dati Panel
- Modelli a effetti fissi e ad effetti casuali per variabili continue, dicotomiche e di conteggio
- Modelli di regressione spaziale per dati panel
Testi Adottati
Chatterjee,S. and Hadi, A.S. (2012), Regression Analysis by Example, 5th Edition, Wiley. Chapters: 1, 2, 3 (excluding 3.9), 4 (excluding 4.3, 4.9.2, 4.9.3, 4.10, 4.12, 4.13, 4.14), 5 (excluding 5.6 and 5.7), 6 (excluding 6.6 and 6.7), 9, 11, 12 (excluding 12.8.3 and 12.8.4), 13 (excluding 13.5, 13.6, 13.7).Fox,J. and Weisberg, S. (2010), An R companion to applied regression, 2nd Edition, SAGE publications Inc.
Andreb, H-J, Golsch, K., Schmidt, A.W. (2013), Applied panel data analysis for economic and social
surveys, Springer. Chapters: 1, 2, 3, 4
Bibliografia Di Riferimento
J. Paul Elhorst (2010). Applied Spatial Econometrics: Raising the Bar, Spatial Economic Analysis, 5:1, 9-28. Cribari-Neto F, Zeileis A (2010). “Beta Regression in R.” Journal of Statistical Software, 34(2), 1–24. Adelchi Azzalini, Bruno Scarpa (2012). Data analysis and data mining: an Introduction. Oxford University Press.Modalità Erogazione
6 ore di lezione settimanali.Modalità Frequenza
Fortemente raccomandata.Modalità Valutazione
Esame scritto su R presso il Centro di calcolo. Solo per gli appelli di gennaio e febbraio 2024 gli studenti frequentanti possono elaborare e presentare una tesina invece di sostenere la prova scritta presso il Centro di calcolo.