E' un classico secondo corso di Statistica in cui vengono sviluppati i temi del calcolo delle Probabilita’, dell’Inferenza Statistica e dei modelli lineari. La parte centrale del corso tratta i modelli statistici per l’analisi della dipendenza fra piu’ variabili quantitative e qualitative, cioe’ il modello di regressione lineare per dati continui e il modello logistico per risposte dicotomiche. E’ parte integrante del corso lo studio di varie applicazioni su problemi reali.
Giovanni Marchetti (2012). Introduzione ai Modelli Statistici. Firenze, Dispense del Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni. Vedi http://local.disia.unifi.it/gmm/.
Obiettivi Formativi
Il corso e’ dedicato alla trattazione dei modelli statistici per l’analisi della dipendenza fra piu’ variabili quantitative e qualitative. Al centro del corso sta la trattazione degli elementi fondamentali del modello di regressione lineare multipla. Parte integrante del corso e’ anche la discussione delle situazioni reali in cui sono appropriati i metodi e delle assunzioni sottostanti. Verranno trattati vari esempi e applicazioni in ambito scientifico, tecnologico, economico e sociale. In particolare verranno trattati per dati sperimentali e non sperimentali: i modelli di regressione per dati continui, includendo eventualmente fattori e interazioni, l'analisi dei residui e le tecniche di scelta del modello. Verra’ quindi affrontata l'analisi dei dati qualitativi, mediante modelli logistici vista come una generalizzazione dei modelli lineari.
Prerequisiti
Analisi I e II, Geometria I, Calcolo delle Probabilita’ e Statistica
Metodi Didattici
Lezioni frontali. Esercitazioni in classe al calcolatore usando il linguaggio R.
Altre Informazioni
Frequenza delle lezioni ed esercitazioni: Raccomandata
Strumenti a supporto della didattica:
http://local.disia.unifi.it/gmm
UniFi E-Learning: http://e-l.unifi.it
Orario di ricevimento:
Durante le lezioni: mercoledi’ 14:00-16:00
o su appuntamento
Recapito:
Dipartimento di Statistica Informatica e Applicazioni (DiSIA) in viale Morgagni, 65, 50134 Firenze (Ex-Farmacologia stanza 1/25)
email: giovanni.marchetti@disia.unifi.it
Modalità di verifica apprendimento
L'esame prevede un’esame orale e la valutazione di compiti scritti assegnati durante il corso, ogni settimana, con problemi su dati reali.
Programma del corso
1. Principali distribuzioni campionarie
2. Il modelli continui
3. Inferenza elementare
4. Modelli per il confronto tra gruppi
5. Indipendenza e correlazione
6. Regressione lineare semplice
7. Inferenza basata sulla verosimiglianza
8. Il modello logistico lineare semplice
9. Regressione lineare multipla
10. La costruzione di un modello di regressione
11. Il modello logistico lineare generale