MSA -Metodi Statistici Avanzati (Economia e Finanza)
Il corso inizierà il giorno 20 febbraio e proseguirà secondo il seguente orario
lunedì 16-18 Aula 10
mercoledì 18-20 Aula 10
giovedì 14-16 Aula 10
Orario di ricevimento: giovedì 9-12
Docenti:
Brunero Liseo brunero.liseo@uniroma1.it
Alberto Arcagni alberto.arcagni@uniroma1.it
Sito Classroom
E' possibile iscriversi al gruppo Classroom del corso mediante il codice duz32ev
Libri di testo
A. Tancredi e B. Liseo Appunti per il corso di MSA
M. Chiogna e F. Pauli. Tecniche Statistiche di Classificazione
Altri testi consigliati:
Statistica per data scientists. Con R e Python, di Alan Agresti, Maria Kateri, EGEA, 2022.
Testo in inglese disponibile on line: Inference and Probability Using R
Programma del corso:
Gli argomenti non saranno necessariamente trattati nell'ordine qui sotto indicato
1. Richiami di Probabilità
2. Richiami di R; uso di Rstudio per produrre documenti RMarkdown
3. Richiami su intervalli di confidenza e distribuzioni campionarie
4. La funzione di verosimiglianza
5. Verifica di ipotesi
6. Il modello lineare
7. Il modello lineare generalizzato con enfasi per logit e probit
8 Inferenza per Tabelle di contingenza
9. Cenni ai metodi di classificazione
10. Esercitazioni (una volta ogni due settimane)
Data set utilizzati nel corso:
https://drive.google.com/file/d/13EsKmWiSzcj5UBqY--i3374Xp7GMC_LT/view?usp=sharing
Modalità di esame
L'esame consiste in
una elaborazione in R di un problema statistico che lo studente può risolvere a casa e presentare attraverso un documento Markdown
una prova scritta.