Presentazione

Organizzazione della Didattica

DM270
SCIENZE STATISTICHE ORD. 2014

Statistica per la tecnologia e l'industria

9

Corsi comuni

 

Frontali Esercizi Laboratorio Studio Individuale
ORE: 64 0 0 69

Periodo

AnnoPeriodo
II anno2 semestre

Frequenza

Facoltativa

Erogazione

Convenzionale

Lingua

Inglese

Calendario Attività Didattiche

InizioFine
01/03/201611/06/2016

Tipologia

TipologiaAmbitoSSDCFU
caratterizzanteStatistico applicatoSECS-S/019


Responsabile Insegnamento

ResponsabileSSDStruttura
Prof. MASAROTTO GUIDOSECS-S/01Dipartimento di Scienze Statistiche

Altri Docenti

Non previsti

Attività di Supporto alla Didattica

Non previste

Bollettino

Istituzioni di Calcolo delle Probabilità, Statistica 1, Statistica 2, Modelli Statistici I

Il corso mira ad approfondire la conoscenza dei modelli di regressione, con particolare riferimento ai modelli lineari e lineari generalizzati, sia da un punto di vista teorico che nella loro applicazione a dati reali.

Il corso verrà erogato per mezzo di lezioni di teoria ed esercitazioni in laboratorio informatico.

Studio di modelli del tipo "lineare generalizzato" (GLM) come tema primario. Nel dettaglio: 1. [1 CFU] Richiami e approfondimenti sul modello lineare 2. [5 CFU] I modelli lineari generalizzati (GLM) 2a) Famiglia esponenziale, verosimiglianza, momenti e funzione legame. 2b) Inferenza nei GLM: verosimiglianza, stima (IRWLS) e verifica di ipotesi. 2c) Adeguatezza dei modelli: devianza e residui. 2d) Alcuni casi notevoli: regressione binomiale, regressione di Poisson, regressione gamma 2e) Tabelle di contingenza: modelli log-lineari. 2f) Problemi tipici: casi con inflazionamento dello 0, variabili "offset", sovradispersione 3. [1 CFU] Modelli multinomiali per risposte nominali o ordinali. 4. [1 CFU] Elementi di base dell'inferenza nella statistica multivariata

L'esame si compone di tre prove, di cui l'ultima è la principale 1) Una prova preliminare nella forma di "quiz", con risposta a scelta multipla, di durata pari a 30'. 2) Una prova pratica in aula informatica che consiste nell'elaborazione numerica di un insieme di dati, ed ha durata di circa 90'-100'. In questa prova lo studente può utilizzare qualsiasi materiale ausiliario ritenga utile. 3) Una prova di tipo orale

In sede d’esame si valuteranno sia la preparazione dello studente sui contenuti oggetto del corso, sia la sua capacità di interpretare e valutare criticamente i risultati delle analisi svolte, sulla base delle conoscenze acquisite.

Azzalini, A., Inferenza statistica: una presentazione basata sul concetto di verosimiglianza, 2ª edizione. Milano: Springer Italia, 2001 Dobson, A.J., An Introduction to Generalized Linear Models. London: Chapman & Hall, 1990 J. Faraway, Practical regression and anova using R. : , 2002 McCullagh, P. e Nelder, J.A., Generalized Linear Models. London: Chapman & Hall, 1989 J. Faraway, Extending the linear model with R.. : Chapman & Hall, 2006

Materiale didattico ulteriore ai libri di testo verrà reso disponibile durante lo svolgimento dell’insegnamento.