Michele LA ROCCA | STATISTICA COMPUTAZIONALE
Michele LA ROCCA STATISTICA COMPUTAZIONALE
cod. 0212700130
STATISTICA COMPUTAZIONALE
| 0212700130 | |
| DIPARTIMENTO DI SCIENZE AZIENDALI - MANAGEMENT & INNOVATION SYSTEMS | |
| CORSO DI LAUREA | |
| ECONOMIA E MANAGEMENT | |
| 2018/2019 |
| OBBLIGATORIO | |
| ANNO CORSO 3 | |
| ANNO ORDINAMENTO 2014 | |
| PRIMO SEMESTRE |
| SSD | CFU | ORE | ATTIVITÀ | |
|---|---|---|---|---|
| SECS-S/01 | 5 | 30 | LEZIONE |
| Obiettivi | |
|---|---|
| AL TERMINE DEL CORSO LO STUDENTE POSSIEDE UNA CONOSCENZA DI BASE DEL LINGUAGGIO STATISTICO R, DEI PRINCIPALI PACCHETTI APPLICATIVI E DEI PRINCIPALI STRUMENTI DI STATISTICA COMPUTAZIONALE PER LA VISUALIZZAZIONE E L’ANALISI DI DATI CHE SI PRESENTANO SIA COME CROSS-SECTION CHE COME SERIE TEMPORALI. LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI PRODURRE INDICATORI, MODELLI STATISTICI, DOCUMENTI E REPORT DI SUPPORTO ALL'ATTIVITÀ DECISIONALE IN AMBITO ECONOMICO E AZIENDALE. |
| Prerequisiti | |
|---|---|
| È NECESSARIA LA CONOSCENZA LIVELLO INTRODUTTIVO DELLA LOGICA DELLA PROGRAMMAZIONE E DELLE PRINCIPALI NOZIONI DI PROBABILITÀ, DELLE TECNICHE STATISTICHE DI BASE E DI ALCUNE NOZIONI DI ANALISI MATEMATICA E DI CALCOLO MATRICIALE. |
| Contenuti | |
|---|---|
| IL LINGUAGGIO STATISTICO R, RSTUDIO E RMARKDOWN. REPORT STATISTICI (6 ORE). DATI CROSS-SECTION, SERIE TEMPORALI E DATI PANEL. ANALISI DI DATI CROSS-SECTION: LA MATRICE DEI DATI; ANALISI E VISUALIZZAZIONE DEI DATI QUALITATIVI E QUANTITATIVI CON R; MATRICI DI CORRELAZIONE E LORO VISUALIZZAZIONE; MODELLI DI REGRESSIONE (12 ORE) ANALISI E PREVISIONE DI SERIE STORICHE: VISUALIZZAZIONE, PREVISIONE E MODELLI DI REGRESSIONE PER SERIE STORICHE; DECOMPOSIZIONE DI SERIE STORICHE; EXPONENTIAL SMOOTHING; MODELLI ARIMA; ALCUNI METODI AVANZATI DI PREVISIONE (12 ORE). |
| Metodi Didattici | |
|---|---|
| L'INSEGNAMENTO SI COMPONE DI 30 ORE DI LEZIONI ( 5 ECTS) CHE INCLUDONO TEORIA, ESERCITAZIONI E ANALISI DI STUDI DI CASO. |
| Verifica dell'apprendimento | |
|---|---|
| L’ESAME CONSISTERÀ IN UNA VERIFICA, SIA SCRITTA CHE ORALE, SUI CONTENUTI DELL'INSEGNAMENTO. LA PROVA SCRITTA SI BASERÀ SU UN PROBLEMA E UN DATA SET PROPOSTO IN SEDE DI ESAME E CONSISTERÀ NELL'ELABORARE UN REPORT STATISTICO IN R/MARKDOWN USANDO L'AMBIENTE DI SVILUPPO RSTUDIO. NELLA VALUTAZIONE DELL'ESAME SI TERRÀ CONTO, OLTRE CHE DELLA CONOSCENZA DELLA MATERIA TRATTATA, ANCHE DELLA CAPACITÀ ESPOSITIVA, DELL'ACCURATEZZA DEL LINGUAGGIO E DELLA CAPACITÀ DI UTILIZZARE IN MODO CRITICO GLI STRUMENTI STATISTICI ACQUISITI. |
| Testi | |
|---|---|
| LECTURE NOTES FORNITE DAL DOCENTE (PER LA PARTE R E PER LA PARTE CROSS-SECTION) FORECASTING: PRINCIPLE AND PRACTICE, ROB J HYNDMAN AND GEORGE ATHANASOPOULOS MONASH UNIVERSITY, AUSTRALIA (PER LA PARTE SERIE STORICHE, DISPONIBILE ON-LINE) |
| Altre Informazioni | |
|---|---|
| LA FREQUENZA AL CORSO PUR NON OBBLIGATORIA, È VIVAMENTE CONSIGLIATA PER LE CARATTERISTICHE DELLA DISCIPLINA. LO STUDENTE NON FREQUENTANTE DEVE PREPARARE AUTONOMAMENTE IL PROGRAMMA PREVISTO. |
BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2019-10-21]
