Corsi di Studio del Dipartimento di Economia e Statistica "Cognetti de Martiis"

Lo studente dovrebbe possedere conoscenze di livello intermedio di statistica inferenziale e di econometria.

L'obiettivo dell'insegnamento è di introdurre lo studente ai modelli per dati longitudinali (dati di durata e dati panel) con applicazioni ad ambiti disciplinari diversi. 

Funzioni in un contesto professionale e sbocchi occupazionali:
Il corso consente di acquisire competenze fondamentali per analizzare dati di durata in tutti i contesti professionali (centri di ricerca epidemiologica, demografica, sociale ed economica, nonché nelle assicurazioni e nelle aziende dove si effettua il controllo statistico della qualità dei prodotti). 

Lo studente dovrà possedere una buona conoscenza degli argomenti trattati ed essere in grado di utilizzare consapevolmente gli strumenti acquisiti. In particolare, dovrà dimostrare di padroneggiare i fondamenti logici dei modelli per dati di durata (anche detti modelli di sopravvivenza), dei metodi di stima parametrici e semi-parametrici, dell’inclusioni di covariate che variano nel tempo, dei modelli con destinazioni multiple. Dovrà inoltre essere in grado di scrivere la verosimiglianza completa e parziale in svariati casi applicativi, per modelli in tempo continuo e discreto. Dovrà aver compreso i fondamenti logici dei modelli (statici) per dati panel quantitativi e binari, con particolare rifermento ai modelli a effetti fissi e random, e dei relativi stimatori. Lo studente dovrà inoltre aver acquisito la capacità di interpretare i risultati delle stime dei modelli trattati e di comunicarli efficacemente a un pubblico esperto e non esperto.

Lezioni a distanza e frontali, esercitazioni in aula, esercitazioni in aula informatica con dati reali e simulati.

Date le attuali disposizioni in relazione all'andamento della pandemia, si prevede che le 2 lezioni/esercitazioni settimanali vengano effettuate come segue: la maggior parte a distanza (in diretta streaming, registrate) e alcune in presenza.

Verifica scritta al termine dell'insegnamento con 3 esercizi semi-strutturati, comprendenti quesiti di carattere teorico, definizione della funzione di verosimiglianza in uno specifico contesto applicativo, interpretazione di risultati di analisi svolte. La parte di interpretazione dei risultati delle analisi avrà un peso sulla valutazione finale pari a circa il 60%, mentre gli aspetti teorico-metodologici pari a circa il 40%.

Gli studenti frequentanti che effettueranno almeno l'80% dei compiti assegnati a lezione in modo soddisfacente ed entro le scadenze indicate avranno diritto a 1 punto aggiuntivo.

Non ci sono ulteriori differenze tra frequentanti e non frequentanti.

In relazione all'andamento della pandemia la prova scritta potrà avvenire in presenza o a distanza, secondo le disposizione del Rettore.

1) Modelli di sopravvivenza: 
Metodi parametrici e non-parametrici. 
Modello semi-parametrico di Cox e piecewise constant. 
Covariate variabili nel tempo.
Modello a rischi competitivi.
Modelli di durata per tempo discreto.

2) Modelli statici per l'analisi di dati panel  
Effetti fissi e effetti random e relativi stimatori
Modelli per dati panel binari

Non ci sono differenze di programma tra frequentanti e non frequentanti.

 

Box-Steffensmeier, Jones "Event history modeling. A guide for social scientists", Cambridge University Press (ordinabile su Amazon)

Jenkins "Survival analysis", pdf scaricabile da https://www.iser.essex.ac.uk/files/teaching/stephenj/ec968/pdfs/ec968lnotesv6.pdf

Materiali preparati dalla docente (disponibili online)