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Course 2011-2012 a.y.

30157 - MODELLI STATISTICI PER L'ANALISI DEI DATI E LA VALUTAZIONE D'EFFICACIA [STATISTICAL MODELS FOR DATA ANALYSIS AND IMPACT EVALUATION]


CLEAM - CLEF - CLEACC - BESS-CLES - BIEMF
Department of Decision Sciences

Course taught in Italian


Go to class group/s: 31

CLEAM (6 credits - II sem. - OP  |  SECS-S/01) - CLEF (6 credits - II sem. - OP  |  SECS-S/01) - CLEACC (6 credits - II sem. - OP  |  SECS-S/01) - BESS-CLES (6 credits - II sem. - OP  |  SECS-S/01) - BIEMF (6 credits - II sem. - OP  |  SECS-S/01)
Course Director:
MARCO BONETTI

Classi: 31
Docenti responsabili delle classi:
Classe 31: MARCO BONETTI


Obiettivi formativi del corso

Il corso ha come finalità lo sviluppo della capacità di impostare ed eseguire un’analisi di dati per problemi in ambiti aziendali, economici e delle scienze sociali attraverso l’utilizzo dei metodi statistici più adatti.

Vengono trattati i metodi statistici costruiti sul modello lineare, ed in particolare la regressione lineare multipla e l'analisi della varianza. Si trattano anche due estensioni alla regressione logistica e di Poisson, e concetti di disegno degli esperimenti per la valutazione dell’efficacia di un intervento o trattamento (strategia di marketing, policy, incentivo, farmaco, ecc.). Viene infine presentata un'introduzione all'analisi dei dati di durata, ovvero del tempo trascorso fino ad un evento di interesse (p.es. uscita dalla disoccupazione, inadempienza nei pagamenti, guasto di un prodotto, evento demografico, ecc.).

Il corso ha natura applicata che va di pari passo con una comprensione dei principi per permettere un utilizzo consapevole dei metodi presentati. Parte integrante del corso è l'utilizzo di software per l'analisi di dati con incontri in aula informatica. Per il corso è previsto l'utilizzo della piattaforma e-learning.


Programma sintetico del corso
  • Modelli di regressione lineare semplice e multipla: analisi e diagnosi.
  • Modelli discreti: Modelli ANOVA.
  • Disegno degli esperimenti.
  • I modelli lineari generalizzati (GLM): regressione logistica e di Poisson.
  • Introduzione all'analisi della sopravvivenza (durata).
  • Cenni di valutazione d’efficacia.

Descrizione dettagliata delle modalità d'esame

La modalità d'esame prevede uno scritto sugli argomenti trattati (fino a 25/30), ed un progetto finale di analisi di dati da svolgere su temi di interesse dello studente di concerto con il docente (fino a 6/30). Il lavoro finale verrà svolto mediante utilizzo di un software statistico, e va svolto prima della prova scritta. Istruzioni dettagliate relativamente al progetto finale verranno distribuite all'inizio del corso.


Testi d'esame

Il materiale per il corso verrà distribuito attraverso il sistema learning space.


Prerequisiti

Per affrontare i contenuti dell'insegnamento è consigliabile aver acquisito le conoscenze e le competenze previste dai seguenti insegnamenti: Matematica generale, Statistica.

Modificato il 28/04/2011 15:34