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Software STATA

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Anno accademico 2024/2025

Codice attività didattica
SWSEED02
Docente
Elena Strippoli (Titolare del corso)
Corso di studio
Laurea magistrale in Metodi statistici ed economici per le decisioni - a Torino [0402M21]
Anno
1° anno, 2° anno
Periodo
Secondo semestre
Tipologia
Altre attività
Crediti/Valenza
-
SSD attività didattica
SECS-S/01 - statistica
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Consigliata/Recommended
Tipologia esame
Prova pratica
Prerequisiti
Sono richieste conoscenze di statistica descrittiva e inferenziale

Descriptive and inferential statistic

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Sommario insegnamento

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Avvisi

Cancellazione iscritti ai corsi sulla piattaforma del Dipartimento
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Obiettivi formativi

L’obiettivo dell’insegnamento è introdurre i principali comandi utilizzati in STATA per l’elaborazione dei dati e l’applicazione di alcuni semplici metodi di simulazione. Le capacità apprese saranno utili per seguire in maniera più agevole gli insegnamenti del corso di studio che prevedono l’uso del software e per il suo utilizzo in applicazioni più complesse.

The aim of this course is the introduction of the main commands used in STATA for the data management and analysis and the application of some simple simulation methods. The skills learned will be helpful to follow more easily the other courses involving the use of the software and to carry out more complex analyses.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Questo insegnamento fornisce conoscenze di tipo pratico per la gestione e l’elaborazione dei dati. Gli studenti apprenderanno i concetti fondamentali della programmazione con il software STATA, dovranno essere in grado di leggere e interpretare codici di programma (do files) e gli output prodotti dalle elaborazioni, comprendere eventuali messaggi di errore e orientarsi nella lettura del manuale del software.

Gli studenti al termine dell’insegnamento potranno essere in grado di utilizzare in autonomia il software per la gestione dei dati ed eseguire analisi descrittive, test di ipotesi, realizzare grafici e semplici modelli di regressione.

This course will provide practical knowledge about data management and analysis. Students will learn the fundamental concepts of STATA programming, will be able to understand and interpret program codes (do files), output of the elaborations and eventual error messages, and to read the software user-guide.

Students, by the end of the course, will be able to autonomously use the software for the data management and to perform descriptive analyses, hypothesis tests, graphs and basic regression models.

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Programma

L'insegnamento prevede i seguenti argomenti:

  1. Statistiche descrittive, test di ipotesi e rappresentazioni grafiche.
  2. Gestione dei dati: creazione e modifica delle variabili; esecuzione di operazioni raggruppate (operatore by); labelling; selezione delle osservazioni e delle variabili; importazione ed esportazione dati; accodamento e merge; reshape.
  3. Loop: comandi foreach e forvalues.
  4. Modelli di regressione e post estimation commands.
  5. Se avanza tempo: simulazione di valori pseudocasuali. Utilizzo di tecniche di ricampionamento.

The following topics will be discussed:

  1. Descriptive statistics, hypothesis tests and graphs.
  2. Data management: creation and modification variables; by group elaborations; labelling; selection of observations and variables; import and export of data; appending and merging datasets.
  3. Loops: foreach and forvalues.
  4. Regression models and postestimation commands
  5. If there will be time: simulation of random values. Use of resampling procedures.

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Modalità di insegnamento

Il l'insegnamento prevede 8 ore di didattica.

Le esercitazioni si svolgeranno in aula G1 nelle seguenti date:

  • Mercoledì 28 Febbraio 2024: 14-16
  • Mercoledì 6 Marzo 2024: 14-16
  • Mercoledì 13 Marzo 2024: 14-16
  • Mercoledì 20 Marzo 2024: 14-16

La modalità di insegnamento prevede esercitazioni al computer utilizzando il software STATA (versione 13 o superiore). I codici saranno forniti in anticipo presso la pagina Moodle dell’insegnamento e saranno adeguatamente commentati.

The course consists of 8 hours of teaching.

The lessons will be held in classroom G1 on the following dates: 

  • Wednesday 28 February 2024: 14-16
  • Wednesday 6 March 2024: 14-16
  • Wednesday 13 March 2024: 14-16
  • Wednesday 20 March 2024: 14-16

The lessons consist of practical computer exercises with the software STATA (version 13 or more recent). The codes will be supplied in advance through the Moodle page of the course and will be properly commented.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L'attività formativa è configurata come didattica integrativa dell'insegnamento di “Probabilità e inferenza statistica” e non prevede una verifica finale.

Gli studenti potranno risolvere autonomamente degli esercizi di analisi che ripercorreranno i temi trattati nel corso per verificare la propria padronanza degli strumenti appresi.

This course is an integrative teaching activity of the course of “Probability and statistical inference” and does not include a final exam.

Students will be able to carry out autonomously analysis exercises that will concern the topics treated during the lessons in order to verify their mastery of the concepts learned.

Testi consigliati e bibliografia

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Materiale didattico fornito dal docente su Moodle

Manuale del software disponibile on-line

Ulteriori risorse on-line:

The teaching material supplied by the teacher through the Moodle platform

Software user-guide available on-line

Further on-line resources:



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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.

Registrazione
  • Aperta
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    Ultimo aggiornamento: 27/02/2024 12:25
    Location: https://www.didattica-est.unito.it/robots.html
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