Il corso si propone di fornire allo studente un’adeguata preparazione sui concetti e sui metodi statistici utilizzati nella rilevazione, elaborazione e sintesi dei dati relativi a fenomeni economici e sociali del Paese; privilegia gli aspetti sostantivi e interpretativi dei modelli statistici e si propone come manuale d'istruzioni utile all'impiego corretto delle tecniche multivariate. Per ciascun argomento si dedicherà particolare attenzione alle condizioni specifiche di applicabilità delle varie tecniche, chiarendone le potenzialità analitiche e dedicando ampio spazio agli esempi concreti trattati. Il corso ha un taglio applicativo.
Curriculum
scheda docente
materiale didattico
Le prime lezioni verranno dedicate al riepilogo di concetti base della statistica (quali varianza, covarianza, correlazione, combinazioni lineari) e all'algebra delle matrici.
Si passerà poi allo studio di possibili sintesi della matrice dei dati: indicatori compositi, analisi della componenti principali; cluster analysis.
Infine dopo un riepilogo sulla regressione semplice (cioe' la retta) si passerà allo studio della regressione multipla.
Si porrà molta enfasi sui casi di studio
Open issues in composite indicators. Terzi, Otoiu, Mazziotta, Pareto, Grimaccia. Scaricabile dal sito RomaTre press:
https://romatrepress.uniroma3.it/wp-content/uploads/2021/03/open-togmp-2.pdf
verranno inoltre fornite dispense a cura deildocente
Programma
Le prime lezioni verranno dedicate al riepilogo di concetti base della statistica (quali varianza, covarianza, correlazione, combinazioni lineari) e all'algebra delle matrici.
Si passerà poi allo studio di possibili sintesi della matrice dei dati: indicatori compositi, analisi della componenti principali; cluster analysis.
Infine dopo un riepilogo sulla regressione semplice (cioe' la retta) si passerà allo studio della regressione multipla.
Si porrà molta enfasi sui casi di studio
Testi Adottati
Tecniche e modelli di analisi multivariata, G. Di Franco, Franco Angeli 2017Open issues in composite indicators. Terzi, Otoiu, Mazziotta, Pareto, Grimaccia. Scaricabile dal sito RomaTre press:
https://romatrepress.uniroma3.it/wp-content/uploads/2021/03/open-togmp-2.pdf
verranno inoltre fornite dispense a cura deildocente
Bibliografia Di Riferimento
B.F.J. Manly and J.A. Navarro Alberto. Multivariate Statistical Methods: A Primer, Fourth Edition. Taylor & Francis (2016)Modalità Erogazione
l corso di norma prevede lezioni frontali in aula e in laboratorio nonche' discussione di casi di studio. Nel caso di un prolungamento dell’emergenza sanitaria da COVID-19 saranno recepite tutte le disposizioni che regolino le modalità di svolgimento delle attività didattiche e della valutazione degli studenti. In particolare, si applicheranno le seguenti modalità: modalità a distanza, mediante la distribuzione di dispense, di registrazioni audio in diretta e in differita.Modalità Frequenza
La frequenza sebbene non strettamente obbligatoria e' fortemente consigliata. Non esistono infatti libri di testo che ricalchino le lezioni e le discussioni dei casi studio.Modalità Valutazione
La valutazione dell'apprendimento si basa su una prova scritta della durata massima di due ore, composta da circa dieci quesiti. Le domande richiedono risposte sintetiche su aspetti teorici del programma e la lettura, interpretazione e commento di output derivanti da analisi statistiche multivariate. La prova scritta è finalizzata ad accertare sia la conoscenza dei principali modelli e metodi trattati nel corso sia la capacità di interpretarli e applicarli correttamente in contesti empirici. La prova scritta è seguita da un breve colloquio orale finalizzato ad approfondire gli aspetti emersi durante la prova e a verificare la capacità dello studente di discutere criticamente i risultati delle analisi. Per gli studenti frequentanti è prevista la possibilità di sostenere, durante il corso e nelle date stabilite dal docente, due prove intermedie. In tal caso, la valutazione finale viene completata mediante una prova conclusiva al termine del corso, nel mese di dicembre.
scheda docente
materiale didattico
Le prime lezioni verranno dedicate al riepilogo di concetti base della statistica (quali varianza, covarianza, correlazione, combinazioni lineari) e all'algebra delle matrici.
Si passerà poi allo studio di possibili sintesi della matrice dei dati: indicatori compositi, analisi della componenti principali; cluster analysis.
Infine dopo un riepilogo sulla regressione semplice (cioe' la retta) si passerà allo studio della regressione multipla.
Si porrà molta enfasi sui casi di studio
Open issues in composite indicators. Terzi, Otoiu, Mazziotta, Pareto, Grimaccia. Scaricabile dal sito RomaTre press:
https://romatrepress.uniroma3.it/wp-content/uploads/2021/03/open-togmp-2.pdf
verranno inoltre fornite dispense a cura deildocente
Programma
Le prime lezioni verranno dedicate al riepilogo di concetti base della statistica (quali varianza, covarianza, correlazione, combinazioni lineari) e all'algebra delle matrici.
Si passerà poi allo studio di possibili sintesi della matrice dei dati: indicatori compositi, analisi della componenti principali; cluster analysis.
Infine dopo un riepilogo sulla regressione semplice (cioe' la retta) si passerà allo studio della regressione multipla.
Si porrà molta enfasi sui casi di studio
Testi Adottati
Tecniche e modelli di analisi multivariata, G. Di Franco, Franco Angeli 2017Open issues in composite indicators. Terzi, Otoiu, Mazziotta, Pareto, Grimaccia. Scaricabile dal sito RomaTre press:
https://romatrepress.uniroma3.it/wp-content/uploads/2021/03/open-togmp-2.pdf
verranno inoltre fornite dispense a cura deildocente
Bibliografia Di Riferimento
B.F.J. Manly and J.A. Navarro Alberto. Multivariate Statistical Methods: A Primer, Fourth Edition. Taylor & Francis (2016)Modalità Erogazione
l corso di norma prevede lezioni frontali in aula e in laboratorio nonche' discussione di casi di studio. Nel caso di un prolungamento dell’emergenza sanitaria da COVID-19 saranno recepite tutte le disposizioni che regolino le modalità di svolgimento delle attività didattiche e della valutazione degli studenti. In particolare, si applicheranno le seguenti modalità: modalità a distanza, mediante la distribuzione di dispense, di registrazioni audio in diretta e in differita.Modalità Frequenza
La frequenza sebbene non strettamente obbligatoria e' fortemente consigliata. Non esistono infatti libri di testo che ricalchino le lezioni e le discussioni dei casi studio.Modalità Valutazione
La valutazione dell'apprendimento si basa su una prova scritta della durata massima di due ore, composta da circa dieci quesiti. Le domande richiedono risposte sintetiche su aspetti teorici del programma e la lettura, interpretazione e commento di output derivanti da analisi statistiche multivariate. La prova scritta è finalizzata ad accertare sia la conoscenza dei principali modelli e metodi trattati nel corso sia la capacità di interpretarli e applicarli correttamente in contesti empirici. La prova scritta è seguita da un breve colloquio orale finalizzato ad approfondire gli aspetti emersi durante la prova e a verificare la capacità dello studente di discutere criticamente i risultati delle analisi. Per gli studenti frequentanti è prevista la possibilità di sostenere, durante il corso e nelle date stabilite dal docente, due prove intermedie. In tal caso, la valutazione finale viene completata mediante una prova conclusiva al termine del corso, nel mese di dicembre.