Pietro CORETTO | STATISTICA COMPUTAZIONALE
Pietro CORETTO STATISTICA COMPUTAZIONALE
cod. 0212700130
STATISTICA COMPUTAZIONALE
| 0212700130 | |
| DIPARTIMENTO DI SCIENZE AZIENDALI - MANAGEMENT & INNOVATION SYSTEMS | |
| CORSO DI LAUREA | |
| ECONOMIA E MANAGEMENT | |
| 2019/2020 |
| 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. LO STUDENTE SARÀ IN GRADO DI PRODURRE INDICATORI, MODELLI STATISTICI, DOCUMENTI E REPORT DI SUPPORTO ALL'ATTIVITÀ DECISIONALE IN AMBITO ECONOMICO E AZIENDALE. |
| Prerequisiti | |
|---|---|
| CORSO DI STATISTICA DI BASE |
| Contenuti | |
|---|---|
| IL LINGUAGGIO STATISTICO R, RSTUDIO E RMARKDOWN. REPORT STATISTICI. DATI CROSS-SECTION, SERIE TEMPORALI E DATI PANEL. LA MATRICE DEI DATI. ANALISI E VISUALIZZAZIONE DEI DATI QUALITATIVI E QUANTITATIVI CON R. DATI MULTIVARIATI, DIPENDENZA E CORRELAZIONE. MATRICI DI CORRELAZIONE E LORO RAPPRESENTAZIONE GRAFICA. ANALISI DELLE COMPONENTI PRINCIPALI E RIDUZIONE DELLA DIMENSIONALITÀ. MODELLI DI REGRESSIONE LINEARE E PREVISIONE. METODI DI CLASSIFICAZIONE. METODI DI CLUSTERING. |
| 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 | |
|---|---|
| LA VALUTAZIONE DEL PROFITTO CONSISTE IN UNA PROVA SCRITTA IN LABORATORIO (OBBLIGATORIA) ED UNA PROVA ORALE (FACOLTATIVA). LA PROVA SCRITTA (CHE È PROPEDEUTICA ALLA PROVA ORALE) CONTIENE SOLUZIONI DI PROBLEMI OPERATIVI (PER UN TOTALE DI PUNTI 20), E QUESITI CHE RICHIEDONO L'INTERPRETAZIONE DEI RISULTATI DA PARTE DELLO STUDENTE (PER UN TOTALE DI PUNTI 10). I PUNTI DI OGNI DOMANDA VENGONO ASSEGNATI IN BASE ALLA DIFFICOLTÀ INTRINSECA DEL QUESITO E VENGONO ESPRESSAMENTE INDICATI NELLA TRACCIA. LA PROVA SCRITTA, DELLA DURATA DI UN'ORA E MEZZA, È SUPERATA QUANDO SI CONSEGUE UN PUNTEGGIO PARI AD ALMENO 18 PUNTI. LA PROVA ORALE, DELLA DURATA DI CIRCA 15 MINUTI, PUÒ AVER LUOGO IN GIORNO DIVERSO E CONSISTE IN UNA APPROFONDITA DISCUSSIONE DEGLI ARGOMENTI TRATTATI NELLA PROVA SCRITTA. ALLA PROVA ORALE VIENE ATTRIBUITO UN PUNTEGGIO CHE VA DA UN MINIMO DI -4 PUNTI (PUNTEGGIO NEGATIVO) FINO AD UN MASSIMO DI 4 PUNTI. LA VALUTAZIONE FINALE SCATURISCE DALLA SOMMA DEI PUNTEGGI CONSEGUITI NELLA PROVA SCRITTA E IN QUELLA (EVENTUALE) ORALE: TALE PUNTEGGIO COMPLESSIVO RAPPRESENTA IL VOTO FINALE (IN TRENTESIMI) E L'ESAME È SUPERATO SE ESSO RAGGIUNGE LA SOGLIA MINIMA DI 18. |
| Testi | |
|---|---|
| LABORATORIO DI STATISTICA CON R 2/ED STEFANO M. IACUS; GUIDO MASAROTTO , MCGRAW HILL WICKHAM, H., E G. GROLEMUND (2016).R FOR DATA SCIENCE: IMPORT, TIDY, TRANSFORM, VI-SUALIZE, AND MODEL DATA. O’REILLY MEDIA MATERIALE INTEGRATIVO FORNITE DAL DOCENTE DURANTE IL CORSO |
| 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: 2021-02-19]
