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.
Curriculum
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 EducationModalità Erogazione
Il corso prevede lezioni frontali ed esercitazioni.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. Durante la sessione estiva giugno-luglio 2020, a causa dell'emergenza legata alla pandemia del Covid-19, la discussione avverrà in forma telematica. scheda docente materiale didattico
Mutuazione: 21810551 MODELLI STATISTICI in Scienze politiche L-36 LAGONA FRANCESCO
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 EducationModalità Erogazione
Il corso prevede lezioni frontali ed esercitazioni.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. Durante la sessione estiva giugno-luglio 2020, a causa dell'emergenza legata alla pandemia del Covid-19, la discussione avverrà in forma telematica.