Università degli Studi di Perugia

Prova orale e scritta

Disponibile sul sito della Facoltà di Economia: htpps://www.ec.unipg.it

Approfondimenti sulle distribuzioni di probabilità: variabili casuali multiple; normale multivariata; chi-quadrato, t di Student, F di Fisher.
Richiami di inferenza statistica: concetti di base su modelli statistici; metodo della massima verosimiglianza; verifica di ipotesi su uno o più parametri.
Richiami di regressione lineare semplice: definizione del modello; stima dei parametri: minimi quadrati e massima verosimiglianza; stima per intervallo e verifica di ipotesi sui parametri; misura della bontà dell'adattamento.
Regressione lineare multipla: assunzioni di base e interpretazione dei parametri; stima dei parametri: minimi quadrati e massima verosimiglianza; stima per intervallo e verifica di ipotesi sui parametri; variabili esplicative qualitative e analisi della varianza; misura della bontà dell'adattamento; metodi di selezione delle variabili esplicative e costruzione del modello; diagnostica basata sull'analisi dei residui; rimedi a violazioni delle assunzioni di base.
Cenni sulla regressione lineare multivariata: assunzioni di base e interpretazione dei parametri; stima dei parametri tramite metodo dei minimi quadrati.
Cenni sulla regressione logistica: assunzioni di base e interpretazione dei parametri; stima dei parametri tramite metodo della massima verosimiglianza; verifica di ipotesi sui parametri.

Approfondimenti sulle distribuzioni di probabilità; Richiami di regressione lineare semplice; Regressione lineare multipla; Cenni sulla regressione lineare multivariata; Cenni sulla regressione logistica;

Lezioni frontali e esercitazioni in laboratorio basate sul pacchetto statistico R

R. A. Johnson e D. W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th edition, Prentice Hall, New Jersey, 2007.
S. J. Sheather, A Modern Approach to Regression with R, Springer Texts in Statistics, 2009.
Materiale didattico messo a disposizione dal docente

Acquisire la capacità di analizzare insiemi di dati tramite i metodi della regressione al fine trarre conclusioni su relazioni tra variabili oggetto di studio.

16/09/13

20/12/13

Disponibile presso la pagina web del corso: http://www.stat.unipg.it/bartolucci/metodi
Si veda anche la pagina web della Facoltà di Economia: http://www.ec.unipg.it/economia/

Facoltativa

Facoltà di Econonomia, Via A. Pascoli, 20 - Perugia

Martedì dalle ore 9:00 alle ore 10:30
Mercoledì dalle ore 9:00 alle ore 10:30

Facoltà di Economia - Via Pascoli, 20- 06123 Perugia