Syllabus del corso
Titolo
Introduzione alla statistica con R (parte II): modelli di regressione lineare e logistica
Docente
Davide Paolo Bernasconi
Lingua
Inglese
Breve descrizione
Obiettivi
Il corso, attraverso lezioni frontali e sessioni di laboratorio, si propone di illustrare i fondamenti dei modelli statistici concentrandosi in particolare sui modelli di regressione lineare e logistica.
Alla fine del corso i partecipanti saranno in grado di riconoscere quando eseguire una regressione lineare o logistica, verificare la validità delle ipotesi richieste, stimare i parametri del modello, interpretare correttamente i coefficienti del modello e valutare la bontà dell'adattamento ai dati.
Programma del corso
Giorno 1:
Correlazione e modello lineare semplice
Modello lineare multiplo
Laboratorio con R
Giorno 2:
Introduzione ai modelli lineari generalizzati
Modello di regressione logistica
Laboratorio con R
Target audience
Dottorandi di qualsiasi disciplina interessati all'applicazione pratica dei modelli di regressione statistici per l'analisi dei dati nella ricerca scientifica
Metodo di valutazione
Test con domande a risposta multipla
CFU / Ore
1 CFU / 8 ore
Periodo e modalità di erogazione
10/02/25 9 am -1 pm
12/02/25 9 am -1 pm
iscrizione su “Segreterie online”: daL 20/01/2025 al 06/02/2025
Erogazione in presenza con possibilità di fruizione da remoto tramite lezioni in streaming e registrazioni.
Sustainable Development Goals
Title
Introduction to statistics with R (part II): linear and logistic regression models
Teacher
Davide Paolo Bernasconi
Language
English
Short description
Objectives
The course, through lectures and computer lab sessions, aims to illustrate the fun-daments of statistical modeling with multiple covariates focusing on the linear and logistic regression models.
At the end of the course the participants should be able to recognize when to per-form a linear or logistic regression, check the validity of the assumptions required, fit the model to the data, correctly interpret the model coefficients and evaluate the goodness of fit.
Course program
Day 1:
Correlation and simple linear model
Multiple linear model
Lab session with R
Day 2:
Introduction to generalized linear models
Logistic regression model
Lab session with R
Target audience
Doctoral students of any discipline who are interested in the practical application of basic statistical modeling for data analysis in scientific research
Assessment method
Test with multiple choice questions
CFU / Hours
1 CFU / 8 hrs
Teaching period and mode
10/02/25 9 am -1 pm
12/02/25 9 am -1 pm
course registration on “Segreterie online”: from 20/01/2025 to 06/02/2025
The course will be taught in presence with the possibility of remote participation through streaming lessons and recordings.