- Oggetto:
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Software R
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Software R
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Anno accademico 2020/2021
- Codice dell'attività didattica
- SWEACT00
- Docente
- Giuseppe Pernagallo (Titolare del corso)
- Corso di studi
- Laurea magistrale in Economia dell'Ambiente, della Cultura e del Territorio - a Torino [0403M21]
- Anno
- 1° anno 2° anno
- Periodo didattico
- Da definire
- Tipologia
- Altre attività
- Crediti/Valenza
- -
- SSD dell'attività didattica
- SECS-S/01 - statistica
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Consigliata/Recommended
- Tipologia d'esame
- Prova pratica
- Prerequisiti
-
Algebra lineare e statistica
Linear algebra and statistics
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Sommario insegnamento
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Obiettivi formativi
Questo corso mira ad introdurre la programmazione in R tramite l’uso dell’interfaccia RStudio. Verranno trattati concetti base della programmazione e in seguito applicazioni statistiche ed econometriche. Le ultime lezioni saranno dedicate ad argomenti avanzati di programmazione. Durante il corso verranno presentati casi studio ed esempi.
This will be an introductory course to learn programming in R using the interface RStudio. We will cover basics of programming and then we will see econometric and statistical applications. The last lessons will be devoted to advanced topics. Case studies and examples will be presented during this course.
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Risultati dell'apprendimento attesi
Gli studenti al termine del corso avranno una visione completa delle potenzialità di R per le analisi econometrico-statistiche e saranno in grado di usare tutte le funzioni di base. L’approfondimento di argomenti avanzati introdurrà lo studente alla scrittura di routine più complesse, quali simulazioni o data visualization avanzata, funzionali per insegnamenti successivi.
Students, by the end of the course, will have a complete vision of the advantages offered by R for econometric and statistical analysis, and they will be able to use all the basic functions. The presentation of advanced topics will introduce the student to complex routines, such as simulations or advanced data visualization, useful for successive courses.
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Modalità di insegnamento
La modalità didattica prevede l’utilizzo del computer per programmare in ambiente R. I codici presentati saranno adeguatamente commentati e forniti in anticipo per consentire agli studenti di riprodurre le esercitazioni.
The course will be delivered by means of computer to code in R. The presented codes will be adequately commented and provided to students before the lesson in order for them to reproduce the routines.
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Modalità di verifica dell'apprendimento
Alcune domande su programmazione in R verranno incluse nell'esame di Econometria (prof. Belloni). La modalità con cui verrà testata la vostra conoscenza su R è in corso di valutazione. Nel caso in cui l'esame di econometria dovesse sostenersi a distanza, questo potrebbe essere realizzato tramite introduzione di 2 domande a risposte multipla nel test online.
Il programma per prepararvi sulla parte di coding in R è quello del corso Software R, le cui lezioni videoregistrate rimarranno su Moodle fino a Febbraio (come pattuito durante le lezioni).Questions on coding in R will be included in the exam of Econometrics (prof. Belloni). We have to decide the exact modality. If the exam of Econometrics will be online, we may decide to include 3-4 multiple choice questions in the online test.
The syllabus for preparing the coding part is the syllabus of the course "Software R". Recorded lessons will be available on Moodle until February.
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Programma
- Topic 1: Concetti base
Operazioni base; operazioni matematico-logiche; vettori; matrici e data frames; import/export dati in R.
- Topic 2: Data visualization e data cleaning
Introduzione ai grafici basilari; export dei grafici; markdown files; grafici sovrapposti e stima kernel di densità; data visualization avanzata con ggplot; data cleaning.
- Topic 3: Probabilità e statistica
Insiemistica e probabilità; intervalli di confidenza e test statistici; modelli di regressione; introduzione all’analisi delle serie storiche.
- Topic 4: Argomenti avanzati di programmazione
Loops (cicli); time complexity e parallel computing; nesting; funzioni; simulazioni di Monte Carlo; debugging (se rimane tempo).
- Topic 1: Basics of R
Basic operations; mathematical and logical operations; vectors; matrices and data frames; import/export data in R.
- Topic 2: Data visualization and data cleaning
Introduction to basic plots; export plots; markdown files; overlapped plots and kernel density estimation; advanced data visualization with ggplot; data cleaning.
- Topic 3: Probability and statistics
Set theory and probability; confidence intervals and statistical tests; regression models; introduction to time series analysis.
- Topic 4: Advanced topics of programming
Loops; time complexity and parallel computing; nesting; functions; Monte Carlo simulations; debugging (if time permits).
Testi consigliati e bibliografia
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- Materiale didattico disponibile su Moodle.
- Libro: Heiss, F. (2016).Using R for Introductory Econometrics.
- Letture di approfondimento:
1) James, G., Witten, D., Hastie, T. and Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, Springer Texts in Statistics.
2) Garrett, G. and Wickham, H. (2017). R for Data Science, O’Reilly Media.
- Course notes available on Moodle.
- Book: Heiss, F. (2016).Using R for Introductory Econometrics.
- Suggested lectures:
1) James, G., Witten, D., Hastie, T. and Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, Springer Texts in Statistics.
2) Garrett, G. and Wickham, H. (2017). R for Data Science, O’Reilly Media.
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Note
Le modalità di svolgimento dell'attività didattica potranno subire variazioni in base alle limitazioni imposte dalla crisi sanitaria in corso. In ogni caso è assicurata la modalità a distanza per tutto l'anno accademico
The way teaching activity is carried out may be subject to variations according to the evolution of the Covid-19 emergency. In any case, distance learning is guaranteed for the entire academic year.
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