- Area Economico-Statistica
- Corso di Laurea Triennale
- Economia e Commercio [E3301M]
- Insegnamenti
- A.A. 2024-2025
- 3° anno
- Analisi dei Dati I
- Introduzione
Syllabus del corso
Obiettivi formativi
Il corso si propone di presentare alcuni metodi statistici sovente utilizzati nell’analisi (esplorativa) dei dati multivariati.
Contenuti sintetici
Metodologie di statistica multivariata
Programma esteso
· Regressione Multipla
· Analisi delle componenti principali
· Analisi dei gruppi
· Analisi discriminante
Prerequisiti
Elementi di inferenza asintotica e di statistica descrittiva
Metodi didattici
28 ore di lezioni teoriche frontali, di cui 20 di natura erogativa e 8 di natura interattiva, 4 cfu.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Report scientifico scritto redatto in INGLESE o in ITALIANO, sulla produzione, in software SPSS, dell'output e suo commento dettagliato dell'applicazione di una o più tecniche presentate nel corso su un dataset concordato con il docente. Superata tale prova, è previsto un colloquio orale sulla parte di teoria.
Si fa riferimento al seguente modello do prova presente nelle linee guida alla composizione del sullabus:
• ANALISI DI CASO (Descrizione di situazione o esempio reale di cui si analizzano le interconnessioni
fra i diversi elementi/variabili alla luce di una o più paradigmi teorici)
Testi di riferimento
Materiale disponibile in piattaform a e-learning
In alternativa, in lingua inglese:
- G. Chow, ECONOMETRICS, Mc-Graw Hill,
chapter on "general linear regression", only
- W. Hardle, L. Simar APPLIED MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS, Method & Data Tecnologies ed.
chapters 11, 14, 15, 22 (in 2019-20 edition)
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Primo semestre
Lingua di insegnamento
Italiano
Sustainable Development Goals
Learning objectives
The course aims to present to students the statistical methods, that are typically applied to multivariate data.
Contents
Multivariate statistical data analysis
Detailed program
· Multiple linear Regression
· Principal Components Analysis
· Cluster Analysis
· Dicriminant Analysis
Prerequisites
Elements of asymptotic inference and descriptive statistics
Teaching methods
28 hours of theoretical lectures, 4 cfu, in physical presence. 20 hours in erogative mode, and 8 in interactive way.
Assessment methods
A paper (report), written in ENGLISH or in ITALIANO on an application on a data set of one or two tools presented in the course, by producing, in SPSS softwre, the output and developing a punctual comment on it Then, the student will have a theoretical talk about the course program.
Following the guidelines for writing the syllabus, the exam consists of a CASE ANALYSIS, the description of a real situation or example of which the connection between different elements are discusse and analyzed with respect to one or more technical paradigms.
Textbooks and Reading Materials
In italian:
Slides in e-learning website
In english:
- G. Chow, ECONOMETRICS, Mc Graw Hill,
chapter on "general linear regression", only
- W. Hardle, L. Simar APPLIED MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS, Method & Data Tecnologies ed.
chapters 11, 14, 15, 22 (in 2019-20 edition)
Semester
First Semester
Teaching language
Italian