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  1. Statistical Modeling
  2. Summary
Course summary syllabus
Insegnamento Course full name
Statistical Modeling
Course ID number
1920-1-F9101Q009

Course Syllabus

  • Italiano ‎(it)‎
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Obiettivi formativi

Il corso ha quale obiettivo lo studio di modelli avanzati, quali modelli lineari generalizzati e non lineari , modelli lineari multivariati classici e generalizzati, modelli multilevel

Conoscenza e comprensione:  Si vuole permettere agli studenti conoscere modelli  più generali del modello lineare classico caratterizzati da ipotesi sempre meno restrittive . 

Capacità di applicare conoscenza e comprensione Gli studenti potranno analizzare dati reali anche multivariati e gerarchici, sotto condizioni sempre più aderenti alla complessità della realtà


Contenuti sintetici

 Il corso ha quale obiettivo lo studio di modelli  più avanzati del modello lineare classico.

L’attività formativa è svolta attraverso lezioni teoriche e lezioni pratiche in laboratorio.


Programma esteso


Il corso ha quale obiettivo l’introduzione alla specificazione, stima e verifica di modelli interpretativi dei dati di tipo lineare più avanzati del modello lineare classico. Si presentano perciò

·       Modelli lineari generalizzati che non rispettano le ipotesi del modello lineare classico: modelli con errori esteroschedastici e correlati, modelli non lineari, trattamento di outlier

·       Modelli lineari multivariati di tipo classico e non

·       Modelli multilevel

L’attività formativa è svolta attraverso lezioni teoriche e lezioni pratiche in laboratorio statistico-informatico nelle quali si affronteranno analisi su casi empirici mediante l’uso del software SAS e R. Il materiale del corso (sia delle lezioni teoriche sia delle lezioni pratiche) e ulteriori informazioni verranno riportate sulla pagina web dedicata nella piattaforma e-learning unimib: http://elearning.unimib.it/.


Prerequisiti

Si richiede una buona conoscenza della 

Statistica descrittiva univariata : indici di posizione; indici di variabilità:a; indici di simmetria e di curtosi.

Statistica descrittiva bivariata: connessione, dipendenza in media, correlazione lineare, regressione  lineare bivariata, multipla, multivariata, polinomiale,  non lineare.

Teoria della probabilità: popolazione e campione; significato di probabilità nella versione classica ; elementi  di calcolo combinatorio; tipi di campionamento;  distribuzioni  di variabili casuali univariate; variabili casuali Normale , t di Student, F d Snedecor ; distribuzioni casuali campionarie

Inferenza: teoria della stima, proprietà dello stimatore puntuale; stima intervallare;  verifica di ipotesi, test di ipotesi di Neyman Pearson; test di ipotesi sulle medie basati su Normale , t di Student; test d ipotesi sulla varianza.

Modello lineare classico: ipotesi; stima dei parametri del modello nel campione e nella popolazione; proprietà degli stimatori dei minimi quadrati; test di ipotesi sui parametri basati su Normale , t di Student, ; test di ipotesi sul modelloe  su gruppi  di parametri , su un parametro basata F di Snedecor

Package statistici R e SAS

Si suggerisce a chi non provenga da corsi triennali di statistica o economia di seguire preventivamente i corsi introduttivi

Metodi didattici

Le lezioni si distinguono in parte teorica e parte applicata. Durante la parte teorica vengono presentate i framework metodologici relativi al corso,  che vengono poi applicati durante le lezioni pratiche in laboratorio. In laboratorio si utilizza il software SAS, e si apprende la stesura del codice e la lettura degli output dei modelli.

Modalità di verifica dell'apprendimento

  • L'esame   consiste in due domande di teoria e un esercizio pratico. L'esercizio riguarda uno dei temi proposti durante le esercitazioni svolte a lezione e riguarda la risoluzione di un problema tramite il software SAS or R e il commento ai risultati.

    In questo modo si verificano sia le conoscenze teoriche e nello stesso tempo la capacità di applicare i modelli proposti su data base reali.

    Non esistono  prove intermedie.

    Non sono previste modalita diverse per frequentanti e non frequentanti



Testi di riferimento

Lucidi presentati nel corso disponibili Materiale prodotto in laboratorio statistico-informatico durante le esercitazioni (codici SAS e output delle analisi) nella  web page nella piattaforma e-learning  unimib: http://elearning.unimib.it/.

James H.Stock-Mark W. Watson  (2016) Introduzione all'Econometria 3/Ed.  Pearson

Baltagi B. H. (2008), Econometrics, fourth Edition, Springer Berlin (Part I capitoli 1-5; Part II capitoli 9-10-11).

Johnston J. (1993). Econometrica, 3a edizione, Franco Angeli, Milano (capitoli 2, 3, 5, 7, 8).

Srivastava V.K., Giles D.E.A. (1987). Seemingly Unrelated Regression Equations Models, Marcel Dekker, New York (In particolare, capitoli 1, 2).

Snijders T.A.B., Bosker R.J. (1999), Multilevel Analysis – An introduction to basic and advanced multilevel modelling, SAGE Publications, London (capp. 1-7).

Manuale SAS/STAT 9.3 (capitoli 4,  5, 6, 8, 29, 41, 58, 76).


Periodo di erogazione dell’insegnamento

II semestre

Lingua di insegnamento

Italiano

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Learning objectives


 
 

The aim of this course is the analysis of advanced statistical models,  such as generalized linear model, multivariate classic and generalized models, multivel models

Knowledge and understanding: the students can learn models more general  than linear classical model, characterized by less and less restrictive hypotheses.

Ability to apply knowledge and understanding Students will be able to analyze real multiple, multivariate and hierarchical data,  under conditions more and more adherent to the complexity of reality

Contents

The goal of the course is the study of more advanced models of the classical linear model. The training is carried out through lectures and laboratory practical lessons. 

Detailed program

The course aims at introducing at the specification, estimation and verification  of the interpretative advanced linear models compared to the classical linear model. It presents:

·       Generalized linear models that do not meet the assumptions of the classical linear model: models with esteroschedastici and related errors, non-linear models, the treatment of outliers

·       Multivariate linear models of classic and not

·       Multilevel models

Each area will be the specific object of a course module. The training is carried out through lectures and practical classes in statistical and computer lab in which you will face analysis of empirical cases by the use of SAS and R software. The material of the course (both the theoretical lessons both practical lessons) and additional information will be posted on the web page in the e-learning platform unimib: http://elearning.unimib.it/.


Prerequisites

Good knowledge of:

Univariate descriptive statistics: position indeces; variability indices: symmetry and kurtosis indices.  Bivariate descriptive statistics: connection, average dependence, linear correlation,linear bivariate,
Multiple, multivariate, polynomial, non-linear regressions. 

Probability theory: population and sample; probability in the classic version; combinatorial calculation elements; sampling types; distributions of univariate random variables; random variables Normal, t of Student, F d Snedecor; random sampling distributions 

Inference:estimation theory, property of the punctual estimators; interval estimation;hypothesis tests: general theory, Neyman Pearson hypothesis tests,

hypothesis tests on mean (Normal t of Student)  and  variance. 

Classical linear model: general hypotheses; estimation of model parameters; properties of least squares estimators; hypothesis tests on   parameters; hypothesis testing on the model and on parameter groups.

Software SAS, R

It is suggested to those who do not come from three-year courses of statistics or economics to follow the introductory courses in advance

  

 


Teaching methods

The course presents both theoretical and applied classes. During the theoretical part, the methodological frameworks related to the course are presented and then applied during the practical lessons in the laboratory. In the lab, you use SAS software, and you'll learn how to code and read model outputs.

Assessment methods

The examination  consists of two theoretical questions and a practical exercise. The exercise covers one of the topics proposed during the classroom exercises and involves solving a problem using SAS or R software and commenting on the results.

This way the examination  verifies both the theoretical knowledge and  the ability to apply the proposed models on real databases.

There are no intermediate tests.

There are no different treatments  for attending and not attending  students.


Textbooks and Reading Materials

The course material and additional information will be posted on the web page in the e-learning platform unimib: http://elearning.unimib.it/. 

James H.Stock-Mark W. Watson  (2016) Introduzione all'Econometria 3/Ed.  Pearson

Baltagi B. H. (2008), Econometrics, fourth Edition, Springer Berlin (Part I chapters 1-5; Part II chapters 9-10-11).

Johnston J. (1993). Econometrica, 3a edizione, Franco Angeli, Milano (chapters 2, 3, 5, 7, 8).

Srivastava V.K., Giles D.E.A. (1987). Seemingly Unrelated Regression Equations Models, Marcel Dekker, New York (In particolare, chapters 1, 2).

Snijders T.A.B., Bosker R.J. (1999), Multilevel Analysis – An introduction to basic and advanced multilevel modelling, SAGE Publications, London (chapters 1-7).

Manuale SAS/STAT 9.3 (chapters 4,  5, 6, 8, 29, 41, 58, 76).


 


Semester

II semester

Teaching language

Italian

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Key information

Field of research
SECS-S/01
CFU
6
Term
Secondo Semestre
Activity type
Obbligatorio
Course Length (Hours)
44
Degree Course Type
Corso di Laurea Magistrale

Students' evaluation

View previous A.Y. evaluation

Enrolment methods

  • Manual enrolments
  • Self enrolment (Student)

Staff

    Teacher

  • Picture of Daniele Riggi
    Daniele Riggi
  • Picture of Giorgio Vittadini
    Giorgio Vittadini
  • Assistant

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    Marta Angelici
  • Picture of Carla Marini
    Carla Marini
  • Picture of Daniele Spinelli
    Daniele Spinelli

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