CODICE | 52509 |
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ANNO ACCADEMICO | 2018/2019 |
CFU | 6 cfu al 3° anno di 8766 STATISTICA MATEM. E TRATTAM. INFORMATICO DEI DATI (L-35) GENOVA |
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE | SECS-S/01 |
SEDE | GENOVA (STATISTICA MATEM. E TRATTAM. INFORMATICO DEI DATI ) |
PERIODO | 2° Semestre |
MATERIALE DIDATTICO | AULAWEB |
Esperti introducono o approfondiscono tecniche statistiche che utilizzano nel loro lavoro illustrandone la applicazione tramite esempi concreti.
Fornire alcuni strumenti statistici legati a specifiche applicazioni tramite interventi di esperti
Pattern recognition e applicazioni (24 ore di lezioni frontali)
Il corso introduce i concetti fondamentali e gli algoritmi del Pattern Recognition statistico, presentati in un’ottica legata alle applicazioni industriali (es. manutenzione predittiva, ottimizzazione dei processi, controllo di qualità, etc.), al loro ciclo di sviluppo ed alla valutazione delle prestazioni. Particolare enfasi è posta sulle connessioni con il mondo della Computer Vision, che costituisce spesso la sorgente di dati su cui le metodologie di Pattern Recognition vanno ad operare. La materia è presentata a partire della teoria statistica della decisione e della stima parametrica, offrendo poi in rapida successione diversi punti di vista e diversi approcci concettuali con cui è possibile affrontare il problema, ma sempre con un comune riferimento nella capacità di realizzare sistemi industriali in grado di prendere in modo autonomo decisioni statisticamente ottimali sulla base dell’esperienza. Grazie al piano Industria 4.0 che dovrebbe portare ad un forte rinnovamento nei processi produttivi, si ritiene utile dare una visibilità maggiore di questo settore di impiego delle competenze statistiche.
Modelli di misurazione in psicometria (14 ore di lezioni frontali)
Il modulo presenta un'Introduzione alla teoria della psicometria per statistici e fornisce gli strumenti anche informatici (software R) per eseguire semplici le analisi psicometriche di base.
Demografia (4 ore di lezioni frontali)
Comunicare dati demografici al cittadino medio. Un esempio.
A questi moduli possono affiancarsi attività seminariali (non valutate) su altri aspetti applicati della statistica, usualmente presentate da data scientists operanti in aziende, società di consumo, enti pubblici.
Fondamenti di statistica inferenziale. Nozioni di Statistica matematica.
Lezioni in aula e laboratorio
Pattern recognition e applicazioni
A valle di una panoramica iniziale sul problema del riconoscimento automatico e sui criteri di base con cui vengono realizzate le applicazioni, verranno affrontati in particolare i seguenti argomenti:
Le lezioni teoriche sono intervallate da alcuni esempi di applicazioni discussi in dettaglio, quali:
Per tali applicazioni saranno disponibili moduli Matlab e dati originali su cui gli studenti potranno operare direttamente durante esercitazioni guidate.
Psicometria
La teoria classica dei test
Le variabili psicologiche o costrutti
Definizione del dominio di contenuto del costrutto e delle sue operazionalizzazioni
Modelli di misurazione in psicologia ad indicatori riflessivi e formativi
Analisi degli item e attendibilità
Analisi fattoriale esplorativa
Analisi fattoriale confermativa
Modelli di equazioni strutturali
Verranno mostrati esempi di analisi con R (packages 'psych', 'lavaan' e 'semPlot')
Demografia Il corso si basa sull'attenta lettura ed analisi del volume Tutto quello che non vi hanno mai detto sull'immigrazione (2015, Laterza) di Gianpiero Dalla Zuanna e Stefano Allievi. Raccolta, analisi e presentazione dei dati per aiutare la società a organizzarsi in modo da trasformare le opportunità in nuove realtà.
Pattern recognition e applicazioni
Materiale fornito dal docente e disponibile al sito http://www.onairweb.com/corsoPR/
Per approfodimenti:
R.Duda, P.Hart, D.Stork, Pattern Classifcation, Wiley, (2001)
S.Theodoridis, K.Koutroumbas, Pattern Recognition, Academic Press, (2006)
C.Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, (2007)
S.Theodoridis, Machine Learning, a Bayesian and Optimization Perspective, Academic Press, (2015)
Psicometria
Chiorri, C. (2011). Teoria e tecnica psicometrica. Milano: McGraw-Hill (capitoli 1, 2, 4 e 5).
Ulteriore materiale (slides, codici di R) verrà condiviso online dal docente.
Demografia
Gianpiero Dalla Zuanna e Stefano Allievi (2015). Tutto quello che non vi hanno mai detto sull'immigrazione, Laterza.
Ricevimento: Su appuntamento richiesto per email all’indirizzo riccomagno@dima.unige.it
Ricevimento: Di persona: martedì, ore 12-13, Facoltà di Scienze della Formazione, Sezione di Psicologia, piano IV, stanza 4A3, Corso Podestà, 2, 16128 Genova. Eventuali assenze del docente sono comunicate sul sito Aulaweb del corso. Il docente garantisce la propria disponibilità senza appuntamento solo nell'orario descritto sopra. E' possibile concordare via e-mail appuntamenti per incontri in altri giorni e/o orari, ma si tenga presente che il docente non garantisce la propria disponibilità a chi si presenta senza appuntamento fuori dell'orario ufficiale. Sempre mediante appuntamento il docente è disponibile ad incontrare gli studenti tramite Skype (contatto: chiorri.psicometria). Contatti del docente Telefono 010 209 53709 E-mail: carlo.chiorri[chioc]unige.it oppure carlo.chiorri[chioc]gmail.com Skype: chiorri.psicometria (solo su appuntamento)
EVA RICCOMAGNO (Presidente)
CARLO CHIORRI
Lezioni in aula e laboratorio
In accordo con il calendario accademico approvato dal Consiglio di Corsi di Studi.
Pattern recognition and applications
Questionario a risposta multipla
Psicometria
Scritto e discussione orale
Demografia
Questionario con risposta a crocette
In voto finale è la media pesata dei voti delle tre parti. I pesi sono le ore di docenza frontale.
Pattern recognition and applications
Il questionario contiene 25 domande sugli argomenti trattati a lezione che possono prevedere sia risposte numeriche, ottenibili con calcoli elementari, sia risposte testuali tra cui scegliere, sia opzioni vero/falso. Non è consentito l'uso degli appunti ma solo di una eventuale calcolatrice. La durata della prova è di 45 minuti. La correzione avviene immediatamente a valle della prova. E' possibile discutere le proprie scelte su singole domande fornendo una adeguata motivazione.
Psicometria: Allo studente verrà presentato l'output di R di alcune analisi statistiche realizzate su dati reali. Sulla base di quanto appreso durante il corso e dal materiale di studio, nella prova scritta viene chiesto di interpretare e commentare i risultati ed evidenziare eventuali criticità. Nella discussione orale verranno commentati gli eventuali errori della prova scritta e indagata la preparazione dello studente sulla teoria psicometrica.
Demografia: la capacità dello studente di ritrovare in un complesso testo divulgativo precise informazioni e dati, oltre all’individuazione della metodologia statistica utilizzata per le analisi riportate nel testo.
Data | Ora | Luogo | Tipologia | Note |
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14/01/2019 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | @ data da concordare con il docente - prenotazione obbligatoria per gli studenti che hanno frequentato il corso nell'a.a.2017/18 |
13/05/2019 | 09:00 | GENOVA | Laboratorio | |
10/06/2019 | 09:00 | GENOVA | Laboratorio | |
17/07/2019 | 09:00 | GENOVA | Laboratorio |
Pagine web dell'insegnamento: gli esperti aziendali potranno fornire materiale didattico ulteriore.
L’attività formativa, avendo un carattere prevalentemente seminariale e prevedendo anche docenti esterni, è rivolta a quegli studenti che possono frequentare regolarmente le lezioni.