Maria Lucia PARRELLA | METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
Maria Lucia PARRELLA METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
cod. 0212400023
METODI STATISTICI PER L'ECONOMIA
| 0212400023 | |
| DIPARTIMENTO DI SCIENZE ECONOMICHE E STATISTICHE | |
| CORSO DI LAUREA | |
| ECONOMIA E COMMERCIO | |
| 2024/2025 |
| OBBLIGATORIO | |
| ANNO CORSO 3 | |
| ANNO ORDINAMENTO 2016 | |
| PRIMO SEMESTRE |
| SSD | CFU | ORE | ATTIVITÀ | |
|---|---|---|---|---|
| SECS-S/01 | 10 | 60 | LEZIONE |
| Appello | Data | Sessione | |
|---|---|---|---|
| PARRELLA | 19/12/2024 - 09:30 | SESSIONE ORDINARIA | |
| PARRELLA | 19/12/2024 - 09:30 | SESSIONE DI RECUPERO |
| Obiettivi | |
|---|---|
| CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE LO SCOPO DEL CORSO È: 1) ESPLORARE E GENERALIZZARE ALCUNI ARGOMENTI IMPORTANTI TRATTATI NEI PRECEDENTI CORSI DI STATISTICA. IN PARTICOLARE, ALCUNI PRINCIPI FONDAMENTALI DI PROBABILITÀ E DI INFERENZA STATISTICA SARANNO RICHIAMATI E APPROFONDITI ANCHE DAL PUNTO DI VISTA COMPUTAZIONALE, UTILIZZANDO IL SOFTWARE R. 2) PRESENTARE UN QUADRO TEORICO E COMPUTAZIONALE UNIFICATO PER LA MODELLAZIONE STATISTICA LINEARE, COME STRUMENTO DI ANALISI DELLE RELAZIONI TRA VARIABILI ECONOMICHE. CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE GLI STRUMENTI STATISTICI INTRODOTTI NEL CORSO SARANNO PRESENTATI CON LO SCOPO DI EVIDENZIARE ALCUNI IMPORTANTI RISULTATI TEORICI E LA LORO POSSIBILE IMPLEMENTAZIONE IN CONTESTI EMPIRICI. ALLO STUDENTE VERRANNO FORNITE EVIDENZE SU COME SELEZIONARE E UTILIZZARE GLI STRUMENTI STATISTICI APPROPRIATI, COME IMPLEMENTARLI DA UN PUNTO DI VISTA COMPUTAZIONALE, NONCHÉ COME INTERPRETARE E COMMENTARE I RISULTATI DELLE ANALISI EFFETTUATE. |
| Prerequisiti | |
|---|---|
| PROPEDEUTICO A QUESTA ATTIVITÀ DIDATTICA È L’INSEGNAMENTO DI STATISTICA |
| Contenuti | |
|---|---|
| L’INSEGNAMENTO È DIVISO IN 3 MODULI. MODULO 1 - RICHIAMI DI PROBABILITÀ E INFERENZA (16 ORE) -ARGOMENTO 1: POPOLAZIONE E CAMPIONE; DISTRIBUZIONE DEL CAMPIONE; PRINCIPALI STATISTICHE CAMPIONARIE; LEGGE DEI GRANDI NUMERI; TEOREMA DEL LIMITE CENTRALE. (LEZIONI 2 ORE; LABORATORIO 2 ORE) -ARGOMENTO 2: STIMA PARAMETRICA. PROPRIETÀ DEGLI STIMATORI; PRINCIPALI METODI DI STIMA; ERRORE QUADRATICO MEDIO; CONSISTENZA; STIMATORI BLUE E BAN. (LEZIONI 4 ORE; LABORATORIO 2 ORE) -ARGOMENTO 3: TEST DELLE IPOTESI: TEST DEL RAPPORTO DI VEROSIMIGLIANZA; TEST DI WALD; TEST DI TIPO ANOVA. (LEZIONI 4 ORE; LABORATORIO 2 ORE) MODULO 2 – MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE (30 ORE) -ARGOMENTO 1: INTRODUZIONE ALLA LOGICA DEI MODELLI STATISTICI. VISUALIZZAZIONE DI RELAZIONI TRA VARIABILI STATISTICHE. (LEZIONI 2 ORE) -ARGOMENTO 2: IL MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE E MULTIPLO. LA STIMA DEL MODELLO. PROPRIETÀ CAMPIONARIE DI STIMATORI OLS E ML. BONTÀ DI ACCOSTAMENTO E TEST SUI COEFFICIENTI. PROPRIETÀ ASINTOTICHE. MULTICOLLINEARITÀ. OUTLIERS, OSSERVAZIONI INFLUENTI E STIMA ROBUSTA DEL MODELLO. L’INTERPRETAZIONE DEL MODELLO. CRITERI DI INFORMAZIONE E SELEZIONE DELLE VARIABILI. IL PROBLEMA DELLA PREVISIONE. (LEZIONI 14 ORE) -ARGOMENTO 3: MISPECIFICAZIONE DELLA FORMA FUNZIONALE. IL PROBLEMA DELL’ETEROSCHEDASTICITÀ. CORREZIONE DI WHITE PER GLI STANDARD ERRORS. TEST PER ETEROSCHEDASTICITÀ. IL PROBLEMA DELL’AUTOCORRELAZIONE. HAC STANDARD ERRORS. TEST PER AUTOCORRELAZIONE. (LEZIONI 10 ORE) -ARGOMENTO 4: INTRODUZIONE AI MODELLI LINEARI GENERALIZZATI (LOGIT E PROBIT). (LEZIONI 4 ORE) MODULO 3 - AMBIENTE DI PROGRAMMAZIONE R (14 ORE) -ARGOMENTO 1: INTRODUZIONE AL SOFTWARE R E ALL'INTERFACCIA R STUDIO. (LABORATORIO 6 ORE) -ARGOMENTO 2: SVILUPPO DI PROBLEMI DI PROBABILITÀ, INFERENZA STATISTICA E REGRESSIONE LINEARE IN AMBIENTE R. (LABORATORIO 8 ORE) |
| Metodi Didattici | |
|---|---|
| IL CORSO SI ARTICOLA IN LEZIONI FRONTALI (40 ORE) ED ESERCITAZIONI IN LABORATORIO INFORMATICO (20 ORE). LA PARTECIPAZIONE ALLA DIDATTICA FRONTALE NON È OBBLIGATORIA MA FORTEMENTE CONSIGLIATA. |
| Verifica dell'apprendimento | |
|---|---|
| LA VALUTAZIONE DEL PROFITTO AVVIENE SULLA BASE DI UNA PROVA PRATICA E UNA PROVA ORALE. LA PROVA PRATICA CONSISTE NELLO SVILUPPO AUTONOMO DI UNA TESINA, MEDIANTE L’USO DEL SOFTWARE R, RIGUARDANTE L'ANALISI DI DATI REALI O SIMULATI CONCORDATI PREVENTIVAMENTE CON IL DOCENTE. ESSA HA LO SCOPO DI VALUTARE LA CAPACITÀ DELLO STUDENTE DI SVILUPPARE IN AUTONOMIA/GRUPPO UN REPORT STATISTICO E DI APPLICARE PRATICAMENTE GLI STRUMENTI STATISTICI ACQUISITI DURANTE IL CORSO. LA TESINA DEVE ESSERE CONSEGNATA ALMENO 5 GIORNI PRIMA DELLA DATA DI ESAME (VIA E-MAIL AL DOCENTE) E VIENE VALUTATA DAL DOCENTE IN TRENTESIMI, SULLA BASE DEL RIGORE METODOLOGICO, DELLA CHIAREZZA DI ESPOSIZIONE DEGLI ARGOMENTI E DELLA CORRETTEZZA DELLE PROCEDURE DI CALCOLO. LA PROVA ORALE SI TIENE IL GIORNO DELL'ESAME E SARÀ ACCESSIBILE AGLI STUDENTI CHE AVRANNO RAGGIUNTO UN PUNTEGGIO MINIMO DI 18 ALLA PROVA PRATICA. LA PROVA ORALE DURERÀ CIRCA 20 MINUTI ED AVRÀ LO SCOPO DI VALUTARE LE CONOSCENZE TEORICHE DEGLI ARGOMENTI TRATTATI DURANTE IL CORSO, LA CAPACITÀ ESPOSITIVA, L'ACCURATEZZA DEL LINGUAGGIO E LA CAPACITÀ DI UTILIZZARE IN MODO CRITICO GLI STRUMENTI STATISTICI ACQUISITI. DURANTE LA PROVA ORALE È ANCHE PREVISTA LA DISCUSSIONE DELLA TESINA. IL VOTO FINALE, ESPRESSO IN TRENTESIMI, TIENE CONTO DELL'ESITO DELLE DUE PROVE. LA LODE RICHIEDE IL RAGGIUNGIMENTO DEL PUNTEGGIO MASSIMO E DIMOSTRARE OTTIME CAPACITÀ DI ANALISI ANCHE A LIVELLO FORMALE. |
| Testi | |
|---|---|
| -MARNO VERBEEK, ECONOMETRIA, ZANICHELLI -DISPENSE DEL DOCENTE, DISPONIBILI SULLA PIATTAFORMA DEL CORSO |
BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2024-11-29]
