- Oggetto:
Modelli microeconomici applicati B (Stata)
- Oggetto:
Applied microeconomic models B (Stata)
- Oggetto:
Anno accademico 2013/2014
- Codice dell'attività didattica
- SCP0476B
- Docente
- Chiara Daniela Pronzato (Titolare del corso)
- Corso di studi
- Laurea magistrale in Scienze Statistiche, Economiche e Manageriali - a Torino
- Anno
- 1° anno
- Tipologia
- Affine o integrativo
- Crediti/Valenza
- 3
- SSD dell'attività didattica
- SECS-P/01 - economia politica
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Facoltativa
- Tipologia d'esame
- Orale
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
- Oggetto:
Attività di supporto
- Oggetto:
Programma
Il corso di Stata è diviso in tre parti. Nella prima parte (che corrisponde alla prima settimana), lo studente imparerà la struttura del software, come organizzare il lavoro, come scrivere ed osservare la matrice dei dati, come scrivere i comandi, come leggere e salvare i risultati; imparerà anche ad utilizzare i primi comandi (use, save, generate, replace). Nella seconda parte (che corrisponde alla seconda settimana), lo studente avrà l’opportunità di far pratica con un numero di comandi utilizzando dati reali (summarize, tabulate); in particolare, lo studente familiarizzerà con comandi utili in caso di dataset complessi (merge, append, reshape, collapse, forvalues, foreach). Infine, nella terza parte (che corrisponde alla terza settimana), lo studente proverà ad analizzare i dati con modelli di regressioni imparati nei corsi precedenti e ad interpretare i risultati; imparerà come organizzare e descrivere i dati di natura panel (xtset, stset).
The Stata course is divided in three parts. In the first part (week 1), the student will learn the structure of the software, how to organize the work, how to edit and observe the data, to write the commands, to read and save the results; he will also learn the first simple commands (use, save, generate, replace). In the second part (week 2), the student will have the opportunity to practice a number of commands with real data (summarize, tabulate); in particular, the student will familiarize with commands useful to manage complex datasets (merge, append, reshape, collapse, forvalues, foreach). Finally, in the third part (week 3), the students will try to analyze the data referring to regression models studied in previous coursed and to interpret of the results (reg, logit, probit,…) and will learn how to organize and describe panel data (xtset, stset).
Testi consigliati e bibliografia
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Note
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