LABORATORIO DI STATISTICA PER L'ECONOMIA

Anno accademico
2018/2019 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
STATISTICS LABORATORY FOR ECONOMIC APPLICATIONS
Codice insegnamento
ET0075 (AF:231085 AR:128890)
Modalità
In presenza
Crediti formativi universitari
6
Livello laurea
Laurea
Settore scientifico disciplinare
SECS-S/01
Periodo
3° Periodo
Anno corso
3
Sede
VENEZIA
Spazio Moodle
Link allo spazio del corso
L’insegnamento è tra quelli a scelta del corso di laurea Economia e Commercio.
Il corso si propone di fornire gli strumenti di calcolo utili per sviluppare le conoscenze acquisite nei corsi di statistica di base ed applicarle allo studio di fenomeni economici. A tal fine gli studenti verranno introdotti all'uso del software R attraverso esempi di applicazioni concrete.
1. CONOSCENZA E COMPRESIONE
1.1 Capire il funzionamento del software R
1.2 Capire le principali tecniche statistiche di base che si possono implementare in R
1.3 Capire come strutturare un report dell’analisi dei dati svolta con R
2. CAPACITA’ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
2.1 Saper importare un data set in R e renderlo trattabile
2.2 Sapere correttamente analizzare i dati sia da un punto di vista grafico/descrittivo che inferenziale in particolare usando modelli
2.3 Saper costruire un codice R che svolga le analisi statistiche richieste
3. CAPACITA’ DI GIUDIZIO
3.1 Saper individuare quali sono le analisi statistiche richieste dal data set alla mano ed implementarle correttamente in R
3.2 Saper leggere ed interpretare i risultati statistici ottenuti
3.3 Saper redigere un report che riassuma i risultati ottenuti tramite R
Matematica e statistica di base
1) Introduzione ad R
Agli studenti verra spiegato come interagire con il software, con particolare attenzione al caricamento dei dati e alla creazione delle variabili di lavoro.
2) Elementi di Statistica descrittiva
A partire da datasets reali, gli studenti verranno guidati alla costruzione di rappresentazioni grafiche e tabellari fondamentali per arrivare alla comprensione e sintesi dei fenomeni in esame.
3) Inferenza statistica
Sempre con riferimento a casi reali, verra mostrata l'implementazione di alcuni strumenti di inferenza statistica, tra cui la stima puntuale, intervallare ed i principali test di ipotesi.
4) Regressione lineare (semplice e multipla)
5) Analisi di regressione più complessa, ad esempio regressione logistica
- Materiale fornito dal docente nella piattaforma moodle con link dal sito web dell'insegnamento
- Paganoni A.M., Ieva F. and Vitelli V. (2016). Laboratorio di statistica con R, 2 edizione, Pearson
La modalita d'esame consiste nella preparazione di un breve elaborato su un data set fornito dal docente (lavoro da svolgere in aula il giorno dell'esame)
Convenzionale
Italiano
Programma definitivo.
Data ultima modifica programma: 10/04/2018