Presentazione

Organizzazione della Didattica

DM270
SCIENZE STATISTICHE ORD. 2014


9

Corsi comuni

 

Frontali Esercizi Laboratorio Studio Individuale
ORE: 42 0 22 69

Periodo

AnnoPeriodo
I anno1 semestre

Frequenza

Facoltativa

Erogazione

Convenzionale

Lingua

Italiano

Calendario Attività Didattiche

InizioFine
01/10/201620/01/2017

Tipologia

TipologiaAmbitoSSDCFU
caratterizzanteStatistico applicatoSECS-S/045
caratterizzanteStatistico applicatoSECS-S/054


Responsabile Insegnamento

ResponsabileSSDStruttura
Prof.ssa ONGARO FAUSTASECS-S/04Dipartimento di Scienze Statistiche

Altri Docenti

DocenteCoperturaSSDStruttura
Prof. MAZZUCO STEFANOIstituzionaleSECS-S/04Dipartimento di Scienze Statistiche

Attività di Supporto alla Didattica

Non previste.

Bollettino

Conoscenze di contenuti impartiti nel corso di Modelli statistici 2.

1. Conoscere e utilizzare correttamente alcune tecniche di EHA 2. Conoscere e usare correttamente modelli multilevel/gerarchici e frailty 3. Saper usare procedure di SAS per effettuare le analisi statistiche proposte nel corso

Lezioni frontali, esercitazioni in aula informatica (programmazione e analisi) nelle quali si userà il software SAS

1. Modelli per dati di durata - Richiami di nozioni base per analisi dati durata: concetti base; funzioni base nel continuo e nel discreto; metodi non parametrici - Modelli a tempo continuo: classi di modelli; il modello semiparametrico a rischi proporzionali e sue estensioni oltre il modello base (variabili tempo dipendenti, effetti non proporzionali, rischi competitivi); modelli parametrici a rischi proporzionali e a tempi accelerati (esponenziale, weibull, esponenziale a tratti, cenni ad altri modelli a rischio non monotono) - Modelli a tempo discreto: person period e modello a odds proporzionali (base e estensioni). 2. Modelli frailty (nel continuo) - Introduzione al concetto di frailty - Frailty univariati: modelli semiparametrici e parametrici; metodi di stima - Shared frailty models 3. Modelli multilevel - Il modello multilevel come pooling parziale dei dati - Modelli a risposta continua: modelli a intercetta casuale; modelli a effetti casuali; inferenza per effetti fissi e per effetti casuali; - Modelli a risposta discreta: modelli logistici a effetti casuali; modelli a tempo discreto con effetti casuali; inferenza per effetti fissi ed effetti casuali.

Prova scritta composta da test su teoria e da esercitazione SAS al computer. Eventuale prova orale successiva potrebbe essere richiesta ad integrazione della valutazione della prova scritta.

La valutazione mira a stabilire se e in quale misura lo studente ha appreso gli aspetti non solo formali ma anche interpretativi della modellistica proposta e qual è la sua capacità di applicarli correttamente in situazioni reali.

Singer J.D., Willet J. B.,, Applied longitudinal data analysis. Modeling change and event occurence. Oxford: Oxford University Press, 2003 Allison P.D.,, Survival analysis using SAS. A practical guide, 2nd edition.. : SAS Institute Corporation, 2010 Snijders T.A.B., Bosker R:J., ), Multilevel Analysis. An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling. : Sage, 2012

Materiali di studio sono i testi di riferimento, le slide delle lezioni/esercitazioni a computer, le basi di dati utilizzate per le esercitazioni a computer. Eventuali materiali aggiuntivi saranno distribuiti dal docente durante il corso.