Statistica computazionale

Computational Statistics

Settore scientifico disciplinare: SECS-S/01
Crediti: 6

Docente responsabile: Pietro Giorgio Lovaglio
piergiorgio.lovaglio@unimib.it ● + 39 02 64483217

1. Obiettivi dell’attività formativa

L’obiettivo principale del corso è introdurre strumenti software avanzati per disegnare ed eseguire analisi dei dati e modellazione statistica complessa in ambiti di lata complessità computazionale.

2. Programma riassuntivo

Il corso prevede due parti:
a. modelli previsivi
b. modelli classificativi

In ambiente SAS.

3. Propedeuticità

Nessuna. E’ richiesta la conoscenza degli argomenti trattati nei corsi di Analisi Statistica Multivariata (Modelli) e Statistica II.

4. Tipologia didattica

Lezioni frontali. Le lezioni si svolgono in Laboratorio.

5. Modalità dell’esame

Esame orale con elaborato svolto autonomamente.

6. Programma dettagliato

  1. Richiami linguaggio SAS, SAS macro
  2. Interpretazione e costruzione di Modelli lineari (Anova, Ancova, GLM) complessi
  3. Modelli robusti (Bootstrap, Jacknife, Regressione robusta)
  4. Passi per la costruzione di modelli robusti: misure di influenza, diagnostiche, model  selection, trasformazioni, splines
  5.  Regressione troncata e Regressione Dmine
  6. Path analysis, cenni
  7. Regressione logistica multinomiale, Regressione logistica ordinale

7. Materiale didattico

Il materiale didattico di riferimento sarà indicato dal docente.

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