- Oggetto:
- Oggetto:
Ambiente R ed elementi di programmazione
- Oggetto:
R environment and elements of programming
- Oggetto:
Anno accademico 2020/2021
- Codice dell'attività didattica
- SWSEED00
- Docente
- Giuseppe Pernagallo (Titolare del corso)
- Corso di studi
- Laurea magistrale in Metodi statistici ed economici per le decisioni - a Torino [0402M21]
- Anno
- 1° anno 2° anno
- Periodo didattico
- Primo semestre
- 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 - Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
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.
Il corso durerà 8 ore così ripartite:
Lezione 1: 19/10 ore 9-11
Lezione 2: 26/10 ore 9-11
Lezione 3: 30/10 ore 16-18
Lezione 4: 6/11 ore 16-18
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.
The course is of 8 hours with the following schedule:
Lesson 1: 19/10, 9-11
Lesson 2: 26/10, 9-11
Lesson 3: 30/10, 16-18
Lesson 4: 6/11, 16-18
- Oggetto:
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.
- Oggetto:
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.
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'attività formativa è configurata come didattica integrativa e non prevede una verifica finale.
È tuttavia previsto un elaborato finale che gli studenti potranno risolvere a casa in modo da verificare la loro competenza con gli strumenti presentati. La consegna dell'elaborato non è obbligatoria ma fortemente consigliata.
The course is classified as supplementary, hence there is not a proper final exam.
However, there will be a final take-home assignment to assess the proficiency of the students with the presented tools. Even though the assignment is not compulsory, students are strongly encouraged to submit it.
- Oggetto:
Programma
- Topic 1: Concetti base
Operazioni base; operazioni matematico-logiche; vettori; matrici, arrays e data frames; import/export dati in R.
- Topic 2: Data visualization
Introduzione ai grafici basilari; export dei grafici; markdown files; grafici sovrapposti; alcuni grafici avanzati: 3D plot e poligoni.
- Topic 3: Explorative data analysis in R e distribuzioni di probabilità
Missing cases e data cleaning; statistica descrittiva; frequenze; tabelle di contingenza; distribuzioni di probabilità.
- Topic 4: Argomenti avanzati di programmazione
Loops (cicli); nested if statements; funzioni; simulazioni di Monte Carlo; time complexity and parallel computing; 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
Introduction to basic plots; export plots; markdown files; overlapped plots; advanced plots: 3D plots and polygons.
- Topic 3: Explorative data analysis in R and probability distributions
Missing cases and data cleaning; descriptive statistics; frequencies; contingency tables; probability distributions.
- Topic 4: Advanced topics of programming
Loops; nested if statements; functions; Monte Carlo simulations; time complexity and parallel computing; debugging (if time perimits).
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
- 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.
- Oggetto:
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.
- Oggetto:
