- Oggetto:
- Oggetto:
Statistica Bayesiana
- Oggetto:
Bayesian Statistics
- Oggetto:
Anno accademico 2017/2018
- Codice dell'attività didattica
- ECM0122
- Docente
- Cinzia Carota (Titolare del corso)
- Corso di studi
- Laurea magistrale in Metodi statistici ed economici per le decisioni - a Torino [0402M21]
- Anno
- 2° anno
- Tipologia
- Affine o integrativo
- Crediti/Valenza
- 6
- SSD dell'attività didattica
- SECS-S/01 - statistica
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Consigliata/Recommended
- Tipologia d'esame
- Scritto
- Prerequisiti
- Buona conoscenza del metodo di stima della massima verosimiglianza e dei ragionamenti inferenziali sottostanti alla prova delle ipotesi frequentista. Buona conoscenza dei modelli lineari. Superamento di Matematica e Probabilità e inferenza statistica.
- Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
L'insegnamento è finalizzato a:
- arricchire gli strumenti analitici disponibili allo studente,
- arricchire la sua formazione critica,
-arricchire la capacità di comprendere e applicare i metodi di statistical learning e data mining sempre più basati sull'approccio bayesiano alla statisticaThe couse is aimed at:
-enriching of the analytical tools available to students;
- enriching of their critical vision of statistical inference;
-enriching their ability to understand and apply statistical learning and data mining methods nowadays increasingly based on tha Bayesian approach to statistical inference.- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Alla fine dell'insegnamento lo studente saprà:
- leggere, comprendere e applicare le tecniche di base dell'inferenza Bayesiana;
-applicare modelli lineari generalizzati Bayesiani;
-comunicare appropriatamente i risultati delle inferenze anzidette.Students who complete this course will have the ability to:
- read, understand and apply basic Bayesian inferential methods;
- apply Bayesian generalized linear models;
- appropriately comunicate the results of the above mentioned Bayesian inferential methods.- Oggetto:
Modalità di insegnamento
lezioni frontali
frontal lectures
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
test scritto comprendente esercizi da risolvere ed alcune domande di commento analitico e critico sulla teoria sottostante alla soluzione proposta. Tempo: 1 ora.
written test including exercises and analytical and critical comments on the theorethical aspects underlying the provided solutions. Time: 1 hour.
- Oggetto:
Programma
Temi trattati:
- logica induttiva bayesiana
- distribuzioni a priori
- funzione di verosimiglianza
- distribuzioni a posteriori
- stima puntuale e intervalli di credibilità
- prova delle ipotesi bayesiana
- criteri scelta del modello
- modelli lineari generalizzati bayesianiList of topics:
- Bayesian approach to inference
- prior distributions
- likelihood function
- posterior distributions
- point estimation and credible intervals
- Bayesian hypothesis testing
- model choice
-Bayesian generalized linear modelsTesti consigliati e bibliografia
- Oggetto:
- L. Piccinato, Metodi per le decisioni statistiche,
2009, XIII-470, 2 ed.
Editore Springer Verlag
- B. Liseo Introduzione alla statistica bayesiana
2008 Springer- L. Piccinato, Metodi per le decisioni statistiche,
2009, XIII-470, 2 ed.
Editore Springer Verlag
- B. Liseo Introduzione alla statistica bayesiana
2008 Springer- L. Piccinato, Metodi per le decisioni statistiche,
2009, XIII-470, 2 ed.
Editore Springer Verlag
- B. Liseo Introduzione alla statistica bayesiana
2008 Springer- Oggetto:
