PRESENTAZIONE

L'insegnamento di Data Analytics tratta gli elementi fondamentali dell’inferenza statistica, sia tramite l'approccio classico basato sulla verosimiglianza che tramite simulazione, e gli aspetti sia teorici che applicativi dell’analisi dei modelli di regressione e classificazione con particolare attenzione alle applicazioni in campo economico e sociale.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

L’insegnamento ha come obiettivo principale quello di fornire gli strumenti fondamentali di analisi statistica inferenziale. Le competenze che devono essere acquisite alla fine dell’insegnamento riguardano: la conoscenza degli elementi di base del calcolo delle probabilità, in modo da permettere la comprensione dei concetti fondamentali dell’inferenza statistica; l’acquisizione delle principali tecniche di inferenza statistica (in particolare teoria della stima puntuale e per intervalli e verifica di ipotesi); la padronanza di alcuni modelli statistici per l’analisi delle relazioni statistiche (dipendenza e indipendenza, correlazione, regressione) sia dal punto inferenziale. Le competenze acquisite includeranno anche la capacità di lettura e comprensione di analisi statistiche, nonché di produzione di corrette analisi di dati in semplici contesti applicativi.

PREREQUISITI

L'insegnamento non presuppone prerequisiti.

MODALITA' DIDATTICHE

PREVALENTEMENTE A DISTANZA  - CLUSTER EDUNEXT

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

ANDREA CIACCI

STEFANO BRACCO (Presidente Supplente)

STEFANO MASSUCCO (Presidente Supplente)

MARTA NAI RUSCONE (Presidente Supplente)

LEZIONI

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy