Modelli per le analisi socio-economiche

Oggetto:

Modelli per le analisi socio-economiche

Oggetto:

Statistical Models for Social Science

Oggetto:

Anno accademico 2021/2022

Codice dell'attività didattica

ECM0031

Docente

Cinzia Carota (Titolare del corso)

Corso di studi

Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni - a Torino [0402L31]

Anno

3° anno

Periodo didattico

Primo semestre

Tipologia

Di base

Crediti/Valenza

SSD dell'attività didattica

SECS-S/01 - statistica

Modalità di erogazione

Mista

Lingua di insegnamento

Italiano

Modalità di frequenza

Fortemente consigliata/Recommended

Tipologia d'esame

Scritto

Prerequisiti

Italiano
English

Buona conoscenza dei concetti base del calcolo delle probabilità, dell'inferenza statistica, del modello lineare di regressione multipla.

Entrando in maggiore dettaglio:
-regole base del calcolo delle probabilità
-nozione di variabile casuale
-distribuzione di Bernoulli
-distribuzione di Poisson
-distribuzione gaussiana
-nozione di stimatore puntuale
-nozione di intervallo di confidenza
-nozione di test di una ipotesi statistica
-assunzioni standard sottostanti al modello lineare
-implementazione in R (o qualsiasi altro linguaggio di programmazione per analisi statistiche) della regressione lineare multipla e interpretazione dell'output

The student is presumed to know basic elements of:
- probability,
- statistical inference,
- multiple linear regression analysis.

Going into details:
- basic rules of elementary probability
- discrete and continuous random variables
- Bernoulli distribution
- Poisson distribution
- Gaussian distribution
- point estimation
- confidence intervals
- hypothesis testing
- standard assumptions in linear models
- implementation in R (or any other statistical programming language for statistical analyses) of a multiple linear regression and interpretation of the corresponding outputs.

Propedeutico a

Oggetto:

Questo insegnamento estende significativamente la nozione di modello di regressione lineare multipla, fornendo utili modelli alternativi in molte situazioni pratiche in cui la natura dei dati è categorica o di conteggio. Esso è pensato per:

- favorire una comprensione profonda dei modelli lineari generalizzati,

-approfondire aspetti teorici e applicati nei modelli di regressione logistica e nei modelli di regressione di Poisson e/o Binomiale Negativa discutendone l'uso in casi concreti,

- sviluppare la capacità di comunicare in modo chiaro ed efficace i risultati ottenuti sotto tali modelli

- stimolare curiosità e interesse verso ulteriori approfondimenti e applicazioni dei modelli lineari generalizzati.

This course significantly extends the notion of standard linear regression model, providing useful alternative models in many applied contexts with categorical or counting data. It is designed to:

- favour a deep understanding of generalized linear models,

- analyze in details theoretical foundations and applications of logistic regression and Poisson and/or Negative Binomial regression models describing their uses in practice,

- stimulate a correct and effective communication of the results obtained under such models,

- stimulate interest in further applications of generalized linear models.

Oggetto:

Risultati dell'apprendimento attesi

Italiano
English

Alla fine dell'insegnamento lo studente sarà in grado di:

- applicare modelli di regressione logistici, di Poisson e Binomiali Negativi,

- discutere e interpretare criticamente i risultati ottenuti sotto tali modelli,

- apprezzare le potenzialità dei modelli lineari generalizzati

Students who complete this course will have the ability to:

- apply logistic, Poisson and Negative Binomial models,

- evaluate and critically discuss the results obtained under these models,

- appreciate the potential of generalized linear models.

Oggetto:

Modalità di insegnamento

Italiano
English

Attenzione: in relazione all’evolvere della situazione sanitaria, sulla base delle indicazioni di Ateneo, le modalità di erogazione della didattica potranno subire variazioni.

Le lezioni sono erogate in presenza, utilizzando le aule fino alla loro capienza massima. E' anche possibile seguire le lezioni in diretta streaming secondo le indicazioni descritte di seguito. L'accesso degli studenti alle lezioni in presenza può avvenire esclusivamente attraverso il possesso del green pass e la prenotazione obbligatoria del posto in aula tramite il software Student booking.

Il docente organizzerà alcuni incontri per discutere il contenuto del corso con gli studenti a distanza.

Sono previste 36 ore di lezione.
A partire da lunedì 20/09/2021 l'orario dell'insegnamento in presenza sarà lunedì e martedì, h. 12-14, nell'aula Li4 del CLE con contemporanea registrazione della lezione in streaming.

Per seguire le lezioni online accedere alla virtual room nell'orario sopra indicato utilizzando il seguente link:

https://unito.webex.com/meet/cinzia.carota

I file pdf di tutte le lezioni saranno successivamente disponibili alla pagina Moodle dell'insegnamento (v. tasto sotto).

In caso di dubbi, scrivetemi: cinzia.carota@unito.it

Attenzione: In relazione alla situazione sanitaria, eventuali turnazioni degli studenti in presenza saranno segnalate ad opera dell’Ateneo. Si consiglia di consultare frequentemente le pagine del sito riportanti le regole per l’accesso (distanziamento, uso di disinfettanti, mascherine, ecc.).

Warning: in relation to the evolution of the health situation, based on the indications of the University, the methods of teaching provision may vary.

Lectures are given in person, using the rooms up to their maximum capacity. It is also possible to follow the lectures in live streaming according to the indications described below. Students can access in person lectures only through possession of the green pass and compulsory seat reservation in the classroom using the Student booking software. The teachers will schedule meetings for discussing the course contents with students online.

The course develops along 36 hours of lectures.
Starting from Monday 20/09/2021 the lectures will be held in person in the Aula Li4 of CLE, together with a streaming session, online on Monday and Tuesday 12-14.
To Attend the lectures online access the virtual room through the following link:

https://unito.webex.com/meet/cinzia.carota

Pdf files of all lectures will be then available from the Moodle page of "Modelli per le analisi socio-economiche" (see the button below).

If you have any question please write an email to cinzia.carota@unito.it

Warning: In relation to the health situation, any student shifts for the lectures attendance will be communicated by the University. It is advisable to frequently consult the pages of the site showing the rules for access (distance, use of disinfectants, masks, etc.).

Oggetto:

Modalità di verifica dell'apprendimento

Italiano
English

L'esame finale consiste di un test scritto composto da domande a risposta chiusa e domande a risposta aperta. Queste ultime includono il commento critico dei risultati di un modello lineare generalizzato applicato in un caso concreto. Questo è il modo in cui vengono controllati, al tempo stesso, l'acquisizione da parte dello studente della capacità di interpretare correttamente i risultati e di fornire, in forma scritta, una chiara e precisa spiegazione dei ragionamenti teorici sottostanti all'applicazione proposta. Tempo: 1 ora. Valutazione in trentesimi.

L'esame a distanza consiste di un test scritto sulla piattaforma Moodle e un orale ambedue obbligatori (dettagli in Avvisi, anche riportati in Moodle: Modelli per le analisi socio-economiche|Esame). Il test scritto è un Moodle Quiz contenente domande con risposte a scelta multipla e a risposta aperta. Queste ultime includono commenti sui risultati ottenuti in una o più applicazioni proposte e sugli strumenti teorici introdotti nello svolgimento dell'insegnamento. Nella prova orale lo studente è chiamato a rispondere a poche domande aventi una struttura simile.

The final exam consists of a written test with closed and open format questions. Among open format questions the student will have to discuss the results of a given generalized linear model applied in a practical case. This is the way to check simultaneously the student's ability to correctly interpret the presented results and to provide a sharp and clear description, in a written form, of some of the theoretical reasonings underlying the proposed application. Time: 1 hour.

The exam score is evaluated over a range of 30 points.

The final exam in remote online mode consists of a written test on the Moodle platform and an oral exam. Both are mandatory (details in Moodle: Modelli per le analisi socio-economiche|Esame).

The written test is a Moodle Quiz consisting of multiple-choice questions and open questions. The latter include comments on the results obtained in one or more selected case studies, as well as theoretical questions about the tools used during the course. In the oral exam the student has to answer to few questions with a similar structure.

Oggetto:

Programma

Italiano
English

Tabelle di contingenza,

Introduzione ai modelli lineari generalizzati.

Modelli di regressione logistica,

Modelli di regressione di Poisson,

Modelli di regressione Binomiale Negativa.

Il programma è lo stesso per studenti frequentanti e non frequentanti.

Contingency tables,

Logistic regression model,

Poisson regression model,

Negative Binomial regression model,

The list of topics is the same for both those students attending the lectures and those who do not.

Descrizione

Testi consigliati e bibliografia

Oggetto:

Altro

Titolo:

Appunti e materiali resi disponibili dal docente

Obbligatorio:

Oggetto:

Libro

Titolo:

Extending the Linear Models with R

Anno pubblicazione:

2016

Editore:

CRC Press

Autore:

Julian Faraway

Note testo:

PDF del testo disponibile sulla pagina Moodle dell'insegnamento (v tasto sotto)

Obbligatorio:

Oggetto:

Libro

Titolo:

An introduction to generalized linear models

Anno pubblicazione:

2008

Editore:

CRC Press

Autore:

Annette J. Dobson and Adrian G. Barnett

Capitoli:

7,8,9

Note testo:

http://www.ru.ac.bd/wp-content/uploads/sites/25/2019/03/202_06_Dobson_An-Introduction-to-Generalized-Linear-Models-2008.pdf

Obbligatorio:

Oggetto:

Libro

Oggetto:

Libro

Oggetto:

Italiano
English

In aggiunta a:

- appunti e materiali resi disponibili on line nella pagina Moodle dell'insegnamento.

- Extending linear model with R, Autore: J Faraway, Edizione 2016. Disponibile in pdf nella pagina Moodle dell'insegnamento.

- An introduction to generalized linear models, Autori: Dobson A.J. and Barnett A.G., Edizione: Third, Chap. 7,8,9. http://www.ru.ac.bd/wp-content/uploads/sites/25/2019/03/202_06_Dobson_An-Introduction-to-Generalized-Linear-Models-2008.pdf

si vedano anche:

- An Introduction to Categorical Data Analysis, Autore: Alan Agresti, Edizione: Third Edition, Casa editrice: Wiley, (available online:http://xn--webducation-dbb.com/wp-content/uploads/2019/08/Wiley-Series-in-Probability-and-Statistics-Alan-Agresti-An-Introduction-to-Categorical-Data-Analysis-John-Wiley-Sons-2019-1.pdf)

- PennState, STAT 504. https://onlinecourses.science.psu.edu/stat504/

In addition to:

- Lecture notes and further material available in the Moodle page of the course.

- Extending linear model with R, Autore: J Faraway, Edizione 2016. Available in the Moodle page of the course.

Note

Italiano
English

-Gli studenti Erasmus possono sostenere l'esame in Inglese inviando richiesta al docente almeno 30 giorni prima della data dell'esame.

-Si raccomanda l'iscrizione all'insegnamento su Campusnet, poichè ogni comunicazione con gli iscritti avverrà attraverso la funzione "Invia una mail agli studenti registrati".

-Si sottolinea anche che, per quanto riguarda la verifica dell'apprendimento, in osservanza alle indicazioni dell'Università di Torino, sono state descritte sia le caratteristice dell'esame finale che avverrà in presenza, sia le caratteristiche dell'esame a distanza riservato alle categorie di studenti e studentesse esplicitamente individuate dall'Ateneo.

-DSA E DISABILITA'

Gli studenti DSA o con disabilità sono invitati a contattare tempestivamente l'ufficio "Studenti con disabilità" ufficio.disabili@unito.it per essere appropriatamente presi in carico. Successivamente sono invitata a contattare i docenti, mettendo sempre il cc nelle comunicazioni l'ufficio "Studenti con disabilità".

Per la tutela della privacy, si invitano gli studenti DSA e con disabilità a NON inviare per nessun motivo ai docenti i certificati medici attestanti la disabilità.

Gli studenti DSA e con disabilità possono fare richiesta per sostenere gli esami con il supporto degli strumenti compensativi e/o delle misure dispensative consultando la seguente pagina Studenti DSA e con disabilità e compilando il Modulo.

Le richieste di strumenti compensativi e/o delle misure dispensative per l'esame devono pervenire ai docenti non oltre 30 giorni dalla data dell'appello.

-CONTATTI CON IL DOCENTE

La docente risponde alle e-mail di studenti solo se provengono da indirizzo di posta UniTo. La docente non risponde a e-mail non firmate e/o che chiedono informazioni già pubblicate sul sito di dipartimento, sulla scheda e/o sulla pagina Moodle dell'insegnamento.

-RICEVIMENTO

Il ricevimento della Prof.ssa Carota sarà erogato in presenza oppure online nella sua stanza webex (https://unito.webex.com/meet/cinzia.carota) su appuntamento (prenotazione via mail con oggetto: RICEVIMENTO MSE).

- Erasmus students can ask to take the exam in English. Requests must reach the teacher no later than 30 days from the date of the exam.

-All students must sign in Campusnet (page of "Teoria Statistica delle Decisioni"since the teacher will contact them only through the button "Invia una mail agli studenti registrati" .

-Students with (learning) disabilities are invited to promptly contact the "Students with disabilities" office ufficio.disabili@unito.it to be properly taken care of. Subsequently they are invited to contact the teachers, always including in the communications the "Students with disabilities" office.

For the privacy protection, students with (learning) disabilities are invited NOT to send medical documents certifying disability to the teachers for any reason.

Students with (learning) disabilities can apply to take exams with the support of compensatory tools and / or dispensatory measures by consulting the following page Students with (learning) disabilities and filling this form.

Requests for compensatory instruments and / or dispensatory measures for the exam must reach the teacher no later than 30 days from the date of the exam.

Teacher will reply to student emails only if they come from UniTo email addresses. Teacher does not reply to unsigned emails and / or requesting information already published on the department website, on the course sheet and / or on its Moodle page.

The office meeting of Prof. Carota will be provided in person or online on her webex page (https://unito.webex.com/meet/cinzia.carota) by reservation via e-mail (object: RICEVIMENTO MSE).

Oggetto: