Modelli per dati qualitativi e longitudinali (non attivo nell'a.a. 2021/2022) (ECM0155)
Docente:
Anno:
2° anno
Corso di studi:
Laurea magistrale in Metodi statistici ed economici per le decisioni - a Torino [0402M21]
MATERIALE DIDATTICO
AA 2018/2019
Articoli
Esercitazioni
- 1. esercizio introduttivo sopravvivenza (in tempo discreto)
- 2. file cancer
- compito per lunedì 29- simulazioni
- dati whip per esercitazione dati panel
- do file per analisi whip (panel)
- esercitazione 24 ottobre da finire
- file hip
- file multiscopo long
- file multiscopo time invariant
- file per esercitazione 4 (competing risks con variabili time varying)
- file per esercitazione 4 (competing risks)
- file per lab 4 con time varying
- file per simulazioni (parte prima)
- prima esercitazione lab
- quarta esercitazione lab (competing risks)
- seconda esercitazione lab
- simulazioni file completo (new)
- simulazioni panel
- terza esercitazione lab
Lezioni
- 1.introduzione ai dati longitudinali
- 10.0 stima non parametrica: kaplan meier
- 10.1 motivazione kaplan meier
- 10.2 kaplan meier esempio numerico formula standard
- 11.1 modello weibull grafici
- 11.2 grafici loglogistica
- 12. stima parametrica
- 12.1 scelta modelli parametrici (da Box)
- 13. test log rank
- 14. modelli parametrici, PH e metodo di Cox (new)
- 15. piecewise constant hazards model
- 16. verifica ipotesi PH
- 17. eterogeneità non osservata (intro)
- 17.1 modelli con eterogeneità non osservata (mod)
- 18. variabili esplicative time varying
- 19. materiale su modelli parametrici PH e AFT
- 2. basi di dati e domande di ricerca
- 20. Modelli competing risks
- 21. Modelli per dati in tempo discreto
- 21.1 generazione T in tempo discreto
- 22. introduzione ai dati panel (esempio fa paper unemployed unhappy)
- 23. modelli lineari per dati panel
- 23.1 test di hausman (effetti fissi/effetti random)
- 24.modelli per dati panel Y binaria
- 24.modelli per dati panel Y binaria
- 25.1 rivisitazione argomenti del corso
- 25.2 rivisitazione verosimiglianze
- 26. introduzione ai modelli multilevel (adds)
- 3. slide introduttive sopravvivenza
- 4. relazioni tra funzioni
- 5. more on censoring
- 6. stima parametrica e non-no oss cens
- 6.0 sulla funzione di verosimiglianza
- 7. stima parametrica con oss censorate
- 8. flow e stock sampling
- 9. verosimiglianza per stock sampling
AA 2017/2018
Esercitazioni
- 1. esercizio funzione di rischio in tempo discreto
- 2. esercitazione sopravvivenza n° 1 (file dati STATA)
- 2. esercitazione sopravvivenza n° 1 (testo)
- 2. svolgimento esercizio KM carta penna
- 2.1 filetto per controllo esercizio KM carta penna
- 2.2 grafici KM esercizio carta penna
- 3. modelli di regressione dati multiscopo
- 4. esercitazione sopravvivenza n° 2 (testo)
- 4° esercitazione sopravvivenza (competing risks)
- 6 terza esercitazione sopravvivenza - time varying covariates-testo
- 6.1 file dati multiscopo - no tvc (terza esercitazione)
- 6.2 file dati multiscopo - tvc (terza esercitazione)
- 6.3 secondo file dati hip
- 7. file per esercitazione 4
- 8. file whip per 5° esercitazione
- 8.2 DO file 5° esercitazione (dati panel)
- dati panel paper "why are uenmployed so unhappy"
Lezioni
- 1. introduzione al corso
- 1.1 persistent poverty
- 10. test log-rank
- 11. modelli di regressione (PH, parametrici e Cox)
- 12. modelli piecewise constant
- 13. Variabili esplicative time varying
- 14. variabili time dependent per testare hp PH
- 15. Modelli per destinazioni multiple
- 16.1 modelli per dati dati panel: esempio motivante
- 16.2 modelli per dati dati panel teoria (parte prima)
- 16.3 modelli per dati dati panel teoria (parte seconda)
- 16.4 simulazioni dati panel
- 16.5 test hausman
- 17. analisi dati panel binari
- 17.1 analisi dati panel binari (aggiunta)
- 18. verosimiglianze
- 19. mappa concettuale corso
- 2. tipi di dati e domande di ricerca
- 3. dati event histories e modelli di durata
- 4. funzioni importanti e relazioni
- 5.0 verosimiglianza
- 5.1 stima parametrica parte prima
- 5.2 stima parametrica parte seconda
- 5.3 verosimiglianza ancora
- 6. stima della sopravvivenza con metodo Kaplan Meier
- 7. modelli parametrici
- 7.1 grafici weibull
- 7.2 Grafici log-logistic
- 8. eterogeneità non osservata (cenni)
- 9. simulazioni dati panel
- 9. varianza KM