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Oggetto:
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Ambiente R ed elementi di programmazione

Oggetto:

R environment and elements of programming

Oggetto:

Anno accademico 2022/2023

Codice attività didattica
SWSEED00
Docente
Giuseppe Pernagallo (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
Primo 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

Algebra lineare e statistica di base

Linear algebra and statistics
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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.

 

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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Programma

  • Topic 1: Concetti base

Introduzione alla programmazione; 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

Introduction to programming; 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).

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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

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.

Testi consigliati e bibliografia



Oggetto:
Libro
Titolo:  
Using R for Introductory Econometrics
Anno pubblicazione:  
2016
Editore:  
Independently published
Autore:  
Heiss, F.
Obbligatorio:  
No


Oggetto:
Libro
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.

3) Althoff, C. (2016). The Self-Taught Programmer: The Definitive Guide to Programming Professionally, Triangle Connection LLC.

  • 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.

3) Althoff, C. (2016). The Self-Taught Programmer: The Definitive Guide to Programming Professionally, Triangle Connection LLC.



Oggetto:

Note

Le lezioni sono erogate in presenza, utilizzando le aule fino alla loro capienza massima. Le modalità di svolgimento dell'attività didattica potranno subire variazioni in base alle limitazioni imposte dalla crisi sanitaria in corso. 

Classes are delivered in-person, using classrooms up to their maximum capacity. The way teaching activity is carried out may be subject to variations according to the evolution of the Covid-19 emergency. 

Registrazione
  • Aperta
    Apertura registrazione
    30/07/2022 alle ore 00:00
    Chiusura registrazione
    31/12/2022 alle ore 12:20
    Oggetto:
    Ultimo aggiornamento: 15/09/2022 18:53
    Non cliccare qui!