- Oggetto:
- Oggetto:
Metodi quantitativi per le scienze sociali
- Oggetto:
Quantitative methods for social sciences
- Oggetto:
Anno accademico 2015/2016
- Codice dell'attività didattica
- SCP0094
- Docenti
- Stefania Bracco (Titolare del corso)
Arianna Dal Forno (Titolare del corso)
Rosaria Ignaccolo (Coordinatore)
Maria Franco Villoria (Esercitatore) - Corso di studi
- Laurea magistrale in Cooperazione, Sviluppo e Innovazione nell'Economia Globale - a Torino [0401M21]
- Anno
- 1° anno
- Tipologia
- Caratterizzante
- Crediti/Valenza
- 12
- SSD dell'attività didattica
- SECS-S/01 - statistica
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Inglese
- Modalità di frequenza
- Obbligatoria/Compulsory
- Tipologia d'esame
- Scritto
- Prerequisiti
- Previous knowledge of basics mathematics and statistics
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Fornire gli strumenti quantitativi necessari a capire gli articoli socio-economici, pubblicati su riviste internazionali, che saranno oggetto di analisi nei successivi corsi previsti dalla laurea magistrale in Cooperazione, Sviluppo e Innovazione. Il corso consisterà di tre parti: la prima parte fornirà i necessari strumenti di Matematica, la seconda i necessari strumenti di Statistica Inferenziale e la terza quelli di Econometria.
To provide quantitative tools to understand papers published on socio-economic journals which will be reading material of the Laurea Magistrale in Cooperation, Development and Innovation. The lectures course consists of quantitative tools of mathematics, inferential statistics and econometrics.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Alla fine del corso lo studente conoscerà gli strumenti di base di matematica, statistica ed econometria e sarà in grado di leggere e capire articoli di scienze sociali ed economia pubblicati sulle maggiori riviste internazionali. Potrà applicare a situazioni concrete le conoscenze acquisite con autonomia e saprà valutare quali siano gli strumenti più adatti nelle specifiche situazioni da sottoporre ad analisi.
At the end of this course students will know basic tools of mathematics, statistics and econometrics and will be able to read and understand socio-economic papers published in international journals. Students will be able to apply the learned lessons to real cases in an autonomous way and to choose suitable tools in specific situations to be analyzed.
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Lezione frontale, esercitazioni e laboratorio informatico con utilizzo del software R.
Lectures, exercises sessions and practice in computer labs with R.
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
Prova scritta con domande aperte ed esercizi.
Written exam with questions and exercises.
- Oggetto:
Programma
Algebra. Funzioni e modelli lineari. Modelli non lineari. La derivata. L’integrale. Funzioni di più variabili.
Introduzione al Calcolo delle Probabilità. Variabili casuali discrete e continue. Introduzione all’inferenza statistica. Campionamento e distribuzioni campionarie. Teoria della stima puntuale. Intervalli di confidenza. Test delle ipotesi statistiche.
Introduzione all’Econometria. Modello di regressione lineare semplice. Stima intervallare e test d’ipotesi nei modelli di regressione. Previsione e bontà di adattamento. Modello di regressione lineare multipla.
Inferenza nel modello di regressione multipla. Uso delle variabili binarie. Eteroschedasticità. Modelli per dati panel. Modelli con variabili dipendenti qualitative e con variabili dipendenti limitate.
Algebra. Functions and Linear models. Nonlinear models. Derivatives. Integrals. Functions of several variables.
Introduction to probability. Discrete and continuous random variables. Introduction to inferential statistics. Sampling procedure and sample distributions. Point Estimation. Interval Estimation. Hypothesis Testing.
Introduction to Econometrics. The simple linear regression model. Interval estimation and Hypothesis testing in regression modelling. Prediction, Goodness-of-fit, and Modeling issues. The multiple regression model. Further inference in the multiple regression model. Using indicator variables. Heteroskedasticity.
Panel data models. Qualitative and limited dependent variable models.
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
Testo di riferimento principale:
R. Carter Hill, William E. Griffiths, Guay C. Lim,Principles of Econometrics, Fourth Edition, Wiley
Main textbook:
R. Carter Hill, William E. Griffiths, Guay C. Lim,Principles of Econometrics, Fourth Edition, Wiley
- Oggetto:
Note
Gli studenti che reputano di non avere basi di matematica o statistica sufficienti devono ripassare (prima di iniziare a studiare per l'esame o di frequentare) un testo di matematica delle scuole superiori e un testo di statistica di una laurea triennale in scienze socio-economiche. A settembre si svolgerà un pre-corso di supporto a tale ripasso secondo il seguente calendario:- 14/09/2015 09:00 - 12:00 Campus Luigi Einaudi LL7
- 15/09/2015 09:00 - 12:00 Campus Luigi Einaudi C4
- 16/09/2015 14:00 - 17:00 Campus Luigi Einaudi E4
- 17/09/2015 09:00 - 12:00 Campus Luigi Einaudi H2
- 18/09/2015 09:00 - 12:00 Campus Luigi Einaudi C1
- 24/09/2015 10:00 - 13:00 Campus Luigi Einaudi B2 F.Barbano
- 25/09/2015 10:00 - 12:00 Campus Luigi Einaudi B2 F.Barbano
Students without suitable knowledge of mathematics and statistics should review (before the beginning of lectures) high school mathematics and introductory statistics (as in Laurea Triennale). On next September there will be a short course as support asctivity, with this schedule:
- 14/09/2015 09:00 - 12:00 Campus Luigi Einaudi LL7
- 15/09/2015 09:00 - 12:00 Campus Luigi Einaudi C4
- 16/09/2015 14:00 - 17:00 Campus Luigi Einaudi E4
- 17/09/2015 09:00 - 12:00 Campus Luigi Einaudi H2
- 18/09/2015 09:00 - 12:00 Campus Luigi Einaudi C1
- 24/09/2015 10:00 - 13:00 Campus Luigi Einaudi B2 F.Barbano
- 25/09/2015 10:00 - 12:00 Campus Luigi Einaudi B2 F.Barbano
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Altre informazioni
http://www.didattica-est.unito.it/do/home.pl/View?doc=home_appelli.html- Oggetto:
