Marcella NIGLIO | DATA ANALYSIS AND REPORTING
Marcella NIGLIO DATA ANALYSIS AND REPORTING
cod. 8861200014
DATA ANALYSIS AND REPORTING
| 8861200014 | |
| DIPARTIMENTO DI SCIENZE ECONOMICHE E STATISTICHE | |
| Corso di Dottorato (D.M.226/2021) | |
| ECONOMIA E POLITICHE DEI MERCATI E DELLE IMPRESE | |
| 2023/2024 |
| ANNO CORSO 1 | |
| ANNO ORDINAMENTO 2023 | |
| ANNUALE |
| SSD | CFU | ORE | ATTIVITÀ | |
|---|---|---|---|---|
| SECS-S/01 | 4 | 20 | LEZIONE |
| Obiettivi | |
|---|---|
| IL CORSO SI PROPONE DI FORNIRE AGLI STUDENTI STRUMENTI DI ANALISI STATISTICA DEI DATI ED ELEMENTI DI PROGRAMMAZIONE TRAMITE SOFTWARE AMPIAMENTE DIFFUSI NELLA COMUNITÀ SCIENTIFICA. LA STRUTTURA IN MODULI REALIZZA IL SEGUENTE OBIETTIVO: INTRODURRE UN LINGUAGGIO DI PROGRAMMAZIONE UTILE PER L'ANALISI STATISTICA DEI DATI CON PARTICOLARE ATTENZIONE ALL'ANALISI MULTIDIMENSIONALE. QUESTO CONSENTIRÀ AI DOTTORANDI DI CONOSCERE LE PIÙ DIFFUSE TECNICHE DI ANALISI MULTIDIMENSIONALE DEI DATI MA ANCHE APPRENDERE UN LINGUAGGIO DI PROGRAMMAZIONE CHE POTRÀ ESSERE UTILIZZATO PER FINALITÀ DI RICERCA E LAVORATIVE. |
| Prerequisiti | |
|---|---|
| FREQUENZA DEI CORSI DI STATISTICA DEL TERM PRECEDENTE |
| Contenuti | |
|---|---|
| IL CORSO È STRUTTURATO IN DUE MODULI. IL PRIMO MODULO HA LO SCOPO DI INTRODURRE RSTUDIO E IL LINGUAGGIO DI PROGRAMMAZIONE R: OGGETTI, CICLI, FUNZIONI, PACCHETTI, IMPORTAZIONE/ESPORTAZIONE DEI DATI, ANALISI STATISTICA ESPLORATIVA. L’ATTENZIONE È POI POSTA SULLA VISUALIZZAZIONE DEI DATI, NEL CONTESTO UNIVARIATO E MULTIVARIATO, MEDIANTE L’USO DEL PACCHETTO GGPLOT2 E DELLE SUE PRINCIPALI FUNZIONI. QUESTI STRUMENTI SONO POI UTILIZZATI PER REALIZZARE UN REPORT STATISTICO. VIENE INTRODOTTA LA STRUTTURA DI UN REPORT STATISTICO, SI PRESENTA R-MARKDOWN PONENDO L’ATTENZIONE SUL SUO LINGUAGGIO DI PROGRAMMAZIONE E I PRINCIPALI VANTAGGI CHE ESSO CONSENTE DI CONSEGUIRE. IL SECONDO MODULO INTRODUCE LE PRINCIPALI TECNICHE STATISTICHE MULTIVARIATE, GUARDANDO SIA ALLA NATURA DELLE VARIABILI CONSIDERATE (NUMERICHE E CATEGORIALI) SIA GUARDANDO AGLI OBIETTIVI CHE UN’ANALISI INTENDE PERSEGUIRE. IN PARTICOLARE, DOPO AVER INTRODOTTO I PRINCIPALI STRUMENTI ADOTTATI PER UN’ANALISI STATISTICA ESPLORATIVA (MATRICE DEI DATI, VETTORE DELLE MEDIE, MATRICE DI VARIANZA E COVARIANZA, MATRICE DI CORRELAZIONE, ECC.), IL MODULO TRATTA SIA DELL’ANALISI IN COMPONENTI PRINCIPALI, UTILIZZATA PER RIDURRE IL NUMERO DI VARIABILI CORRELATE IN UN NUMERO MINORE DI VARIABILI INCORRELATE, E L’ANALISI DEI GRUPPI, CON LA QUALE SI PUNTA A CREARE DEI GRUPPI OMOGENEI TRA LE UNITÀ STATISTICHE. INOLTRE, IL CONCETTO DI CLASSIFICAZIONE STATISTICA È ANCHE INTRODOTTO. TUTTE LE ANALISI STATISTICHE SONO TRATTATE SIA TEORICAMENTE SIA ANALIZZANDO DEI DATASET DI CASI REALI CON L’AUSILIO DEL SOFTWARE R. |
| Metodi Didattici | |
|---|---|
| LEZIONI FRONTALI |
| Verifica dell'apprendimento | |
|---|---|
| LA PROVA D'ESAME CONSISTE NELLA DISCUSSIONE DI UN PROJECT WORK, SOTTOFORMA DI PRESENTAZIONE O BREVE RAPPORTO STATISTICO. IL PROGETTO DOVRÀ CONTENERE ELEMENTI METODOLOGICI DELLE TECNICHE STATISTICHE UTILIZZATE E CASI STUDIO CHE ABBIANO AD OGGETTO DATI OGGETTO DI INTERESSE DEL DOTTORANDO E SIANO STATI ELABORATI SCRIVENDO UNO SPECIFICO CODICE DI PROGRAMMAZIONE. PER LA PRESENTAZIONE DEL PROJECT WORK CIASCUN DOTTORANDO AVRÀ A DISPOSIZIONE 15 MINUTI DURANTE I QUALI PRESENTERÀ ALLA COMMISSIONE D'ESAME IL PROPRIO LAVORO. PER AVERE UN GIUDIZIO ALMENO "BUONO", IL DOTTORANDO NELLA STESURA DEL PROJECT WORK DEVE UTILIZZARE TUTTE LE TECNICHE DI ANALISI DEI DATI E DI REPORTING PRESENTATI DURANTE LE LEZIONI. IL GIUDIZIO POTRÀ DIVENTARE "OTTIMO" SE IL DOTTORANDO DIMOSTRERÀ DI AVER CONSULTATO E COMPRESO LA LETTERATURA DI RIFERIMENTO E SIA STATO IN GRADO DI APPLICARE OPPORTUNAMENTE QUANTO SPIEGATO AL CORSO IN CONTESTI EMPIRICI. |
| Testi | |
|---|---|
| IL MATERIALE BIBLIOGRAFICO SARÀ CONSIGLIATO ALL'INIZIO DEL CORSO. |
BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2024-11-05]
