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

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

 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.

 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.

 lezioni frontali in aula e in aula informatica

 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. 

 Introduzione ai modelli lineari generalizzati.

Modelli di regressione logistica,

Modelli di regressione di Poisson,

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

 appunti e materiali resi disponibili on line nella sezione apposita.