- Oggetto:
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Modelli per le analisi socio-economiche
- Oggetto:
Statistical Models for Social Science
- Oggetto:
Anno accademico 2020/2021
- Codice dell'attività didattica
- ECM0031
- Corso di studi
- Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni - a Torino [0402L31]
- Anno
- 3° anno
- Periodo didattico
- Primo semestre
- Tipologia
- Di base
- Crediti/Valenza
- 6
- SSD dell'attività didattica
- SECS-S/01 - statistica
- Modalità di erogazione
- Mista
- 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 e/o Binomiale Negativa discutendone l'uso in casi concreti,
- sviluppare la capacità di comunicare in modo chiaro ed efficace i risultati ottenuti sotto tali modelli
- stimolare curiosità e interesse verso ulteriori approfondimenti e applicazioni dei modelli lineari generalizzati.
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:
- favour a deep understanding of generalized linear models,
- analyze in details theoretical foundations and applications of logistic regression and Poisson and/or Negative Binomial regression models describing their uses in practice,
- stimulate a correct and effective communication of the results obtained under such models,
- stimulate interest in further applications of generalized linear models.
- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
Alla fine dell'insegnamento 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,
- apprezzare le potenzialità dei modelli lineari generalizzati
Students who complete this course will have the ability to:
- apply logistic, Poisson and Negative Binomial models,
- evaluate and critically discuss the results obtained under these models,
- appreciate the potential of generalized linear models.
- Oggetto:
Modalità di insegnamento
Lezioni frontali a distanza. Il docente organizzerà alcuni incontri per discutere il contenuto del corso con gli studenti sia a distanza, sia, qualora la situazione sanitaria lo consenta, in presenza.
Online frontal lectures. The teachers will schedule meetings for discussing the course contents with students both online and, should the circumstances be favourable, in presence.
- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'esame finale consiste di un test scritto composto da domande a risposta chiusa e domande a risposta aperta. Queste ultime includono il commento critico dei 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. Valutazione in trentesimi.
L'esame a distanza consiste di un test scritto sulla piattaforma Moodle e un orale ambedue obbligatori (dettagli in Avvisi, anche riportati in Moodle: Modelli per le analisi socio-economiche|Esame). Il test scritto è un Moodle Quiz contenente domande con risposte a scelta multipla e a risposta aperta. Queste ultime includono commenti sui risultati ottenuti in una o più applicazioni proposte e sugli strumenti teorici introdotti nello svolgimento dell'insegnamento. Nella prova orale lo studente è chiamato a rispondere a poche domande aventi una struttura simile.
The final exam consists of a written test with closed and open format questions. Among open format questions the student will have 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.
The exam score is evaluated over a range of 30 points.
The final exam in remote online mode consists of a written test on the Moodle platform and an oral exam. Both are mandatory (details in Moodle: Modelli per le analisi socio-economiche|Esame).
The written test is a Moodle Quiz consisting of multiple-choice questions and open questions. The latter include comments on the results obtained in one or more selected case studies, as well as theoretical questions about the tools used during the course. In the oral exam the student has to answer to few questions with a similar structure.
- Oggetto:
Programma
Tabelle di contingenza,
Introduzione ai modelli lineari generalizzati.
Modelli di regressione logistica,
Modelli di regressione di Poisson,
Modelli di regressione Binomiale Negativa.
Il programma è lo stesso per studenti frequentanti e non frequentanti.
Contingency tables,
Logistic regression model,
Poisson regression model,
Negative Binomial regression model,
The list of topics is the same for both those students attending the lectures and those who do not.
Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
- appunti e materiali resi disponibili on line nella sezione apposita.
- Extending linear model with R, Autore: J Faraway, Edizione 2016. Disponibile in pdf nei materiali didattici.
- An introduction to generalized linear models, Autori: Dobson A.J. and Barnett A.G., Edizione: Third, Chap. 7,8,9. http://www.ru.ac.bd/wp-content/uploads/sites/25/2019/03/202_06_Dobson_An-Introduction-to-Generalized-Linear-Models-2008.pdf
See also:
- An Introduction to Categorical Data Analysis, Autore: Alan Agresti, Edizione: Second Edition, Casa editrice: Wiley, ISBN: 9780471226185 (available online)
- PennState, STAT 504. https://onlinecourses.science.psu.edu/stat504/
- Lecture notes and further material available in "Course material".
- An introduction to generalized linear models, Autori: Dobson A.J. and Barnett A.G., Edizione: Third, Chap. 7,8,9. http://www.ru.ac.bd/wp-content/uploads/sites/25/2019/03/202_06_Dobson_An-Introduction-to-Generalized-Linear-Models-2008.pdf
See also:
- An Introduction to Categorical Data Analysis, Autore: Alan Agresti, Edizione: Second Edition, Casa editrice: Wiley, ISBN: 9780471226185 (available online)
- PennState, STAT 504. https://onlinecourses.science.psu.edu/stat504/
- Oggetto:
Note
Raccomandata la frequenza.
-Si raccomanda l'iscrizione al corso.
-Il programma e le modalità di esame sono le stesse per studenti frequentanti e non frequentanti.
-Le modalità di svolgimento dell'attività didattica potranno subire variazioni in base alle limitazioni imposte dalla crisi sanitaria in corso. In ogni caso è assicurata la modalità a distanza per tutto l'anno accademico-Orario: lunedì e martedì, h.10-12.
-Luogo: lezioni a distanza via webex (sarà necessario iscriversi al corso per ricevere le informazioni dettagliate su come effettuare il collegamento)
-Per la prima lezione (21 settembre 2020) collegarsi nell'orario indicato a unito.webex.com/meet/cinzia.carota
-I materiali didattici saranno depositati su Moodle nella pagina dell'insegnamento.
Orario Lezioni
- Oggetto:
Altre informazioni
http://www.didattica-est.unito.it/do/home.pl/View?doc=home_appelli.html- Oggetto:
