Vai al contenuto principale
Oggetto:
Oggetto:

Modelli per le analisi socio-economiche

Oggetto:

Statistical Models for Social Science

Oggetto:

Anno accademico 2017/2018

Codice dell'attività didattica
ECM0031
Docente
Cinzia Carota (Titolare del corso)
Corso di studi
Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni - a Torino [0402L31]
Anno
3° anno
Tipologia
Di base
Crediti/Valenza
6
SSD dell'attività didattica
SECS-S/01 - statistica
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Fortemente consigliata/Recommended
Tipologia d'esame
Scritto
Prerequisiti

Buona conoscenza dei concetti base del calcolo delle probabilità, dell'inferenza statistica, del modello lineare di regressione multipla.

The student is presumed to know basic elements of:
- probabily,
-statistical inference,
- multiple linear regression analysis.

Propedeutico a
-
Oggetto:

Sommario insegnamento

Oggetto:

Obiettivi formativi

 Questo insegnamento estende significativamente la nozione di modello di regressione lineare multipla, fornendo utili modelli alternativi in molte situazioni pratiche in cui la natura dei dati è categorica o di conteggio. Esso è pensato per:

- favorire una comprensione profonda dei modelli lineari generalizzati ,

-approfondire aspetti teorici e applicati nei modelli di regressione logistica e nei modelli di regressione di Poisson discutendone l'uso in casi concreti,

- sviluppare la capacità di comunicare in modo chiaro ed efficace i risultati ottenuti sotto tali modelli.

This course significantly extends the notion of standard linear regression model, providing useful alternative models in many applied contexts with categorical or counting data.  It is designed to:


1. favour  a deep understanding of generalized linear models,


2. analyze in details theoretical foundations and applications of logistic regression and Poisson regression models describing their uses in practice,


3. stimulate a correct and effective communication of the results  obtained under such models.

 


Oggetto:

Risultati dell'apprendimento attesi

 Alla fine dell'insegnamentp lo studente sarà in grado di:

- applicare modelli di regressione logistici, di Poisson e Binomiali Negativi ;

- discutere e interpretare criticamente i risultati ottenuti sotto tali modelli.

Students who complete this course will have the ability to:


1. apply logistic, Poisson and Negative Binomial models,

 2. evaluate and critically discuss the results obtained under these models.


Oggetto:

Modalità di insegnamento

 lezioni frontali in aula e in aula informatica

frontal lectures 

Oggetto:

Modalità di verifica dell'apprendimento

 L'esame finale consiste di un test scritto in cui si discutono criticamente i risultati di un modello lineare generalizzato applicato in un caso concreto. Questo è il modo in cui vengono controllati al tempo stesso l'acquisizione da parte dello studente della capacità di interpretare correttamente i risultati e di fornire, in forma scritta, una chiara e precisa spiegazione dei ragionamenti  teorici sottostanti all'applicazione proposta. Tempo: 1 ora. 

The final exam consists of  a written test where the student has to discuss the results of a given  generalized linear model applied in a practical case. This  is the way to check simultaneously the student's ability to correctly interpret the presented results and to provide a sharp and clear description, in a written form, of some of the  theoretical reasonings underlying the proposed application.  Time: 1 hour. 


Oggetto:

Attività di supporto

-

Oggetto:

Programma

 Introduzione ai modelli lineari generalizzati.

Modelli di regressione logistica,

Modelli di regressione di Poisson,

Modelli di regressione Binomiale Negativa (con anche  interpretazione bayesiana).

Logistic regression model,

Poisson regression model,

Negative Binomial regression model (also with Bayesian interpretation).


Testi consigliati e bibliografia

Oggetto:

 appunti e materiali resi disponibili on line nella sezione apposita.

Lecture notes and further material available in "Course material".




Oggetto:

Note

Raccomandata la frequenza.

Orario Lezioni

Oggetto:

Altre informazioni

http://www.didattica-est.unito.it/do/home.pl/View?doc=home_appelli.html
Oggetto:
Ultimo aggiornamento: 02/10/2017 10:37
Non cliccare qui!