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MODELLI STATISTICI (100EC)

A.A. 2021 / 2022

Periodo 
Primo semestre
Crediti 
6
Durata 
45
Tipo attività formativa 
Caratterizzante
Percorso 
[PDS0-2016 - Ord. 2016] comune
Syllabus 
Lingua insegnamento 

ITALIANO

Obiettivi formativi 

Lo studente acquisirà i concetti, le tecniche inferenziali e gli strumenti diagnostici per la costruzione di modelli lineari.

Lo studente sarà in grado di capire a quali fenomeni è adatta la modellistica di regressione e di specificare, adattare e interpretare i risultati di un modello di regressione lineare. Avrà anche acquisito alcune nozioni di base per la successiva comprensione delle estensioni e generalizzazioni del modello lineare.Il corso è integrato da una parte pratica che prevede l'impiego di R.

Prerequisiti 

Sono propedeutici gli insegnamenti di Inferenza Statistica e matematica II.

Contenuti 

1. Aspetti introduttivi.
2. Il modello di regressione lineare semplice: specificazione e assunzioni di base. Stima dei parametri: metodo dei minimi quadrati e metodo della massima verosimiglianza. Verifica di ipotesi lineari sui coefficienti di regressione. Stima intervallare dei parametri. Valutazione dell'adattamento.
3. Il modello di regressione multipla: specificazione matriciale e generalizzazione dei problemi di stima e verifica di ipotesi.
4. Analisi critica e costruzione del modello: metodi diagnostici (analisi dei residui), tecniche per la selezione delle variabili.
5. Uso di variabili indicatrici: l'analisi della covarianza
6. L'analisi della varianza a uno e a più criteri di classificazione
7. Discussione critica dei modelli lineari e motivazioni per la loro generalizzazione

Metodi didattici 

Lezioni frontali e esercitazioni in aula informatica.

Modalità di verifica dell'apprendimento 

L'esame è orale, allo studente potrà essere chiesto di esporre risultati teorici, ivi comprese le dimostrazioni, e di mostrare la capacità di applicare tali risultati attraverso esercizi relativi alla costruzione di modelli e alla loro interpretazione. Inoltre, durante l'orale verrà discusso un elaborato svolto precedentemente in cui è richiesto di usare R per rispondere a quesiti pratici.

Altre informazioni 

Eventuali cambiamenti alle modalità qui descritte, che si rendessero necessari per garantire l'applicazione dei protocolli di sicurezza legati all'emergenza COVID19, saranno comunicati nel sito web di Dipartimento, del Corso di Studio e dell'insegnamento.

Testi di riferimento 

Grigoletto M., Pauli F., Ventura L. “Modello lineare”, G. Giappichelli Editore, 2017

Faraway, J.J. “Practical Regression and Anova using R”, scaricabile dalla rete http://cran.at.r-project.org/doc/contrib/Faraway-PRA.pdf (capp. 1, 2, 3, 5, 7, 10, 15, 16), 2002.

Weisberg, S. "Applied Linear Regression", Wiley, 2005


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