(i) Elementi di Analisi dei Dati e di Statistica Descrittiva. (ii) Statistica Applicata e Regressione Lineare (semplice e multipla).

Il corso intende fornire gli strumenti principali per identificare analiticamente le strutture nascoste presenti nei dati ed essere in grado di utilizzarle per prevedere i valori futuri dei dati stessi o prendere altri tipi di decisioni. La parte centrale del corso mira a fornire le basi, mediante l'utilizzo di appropriati software (RStudio), per costruire modelli statistico-economici per prevedere e stimare un 'output' utilizzando un numero (potenzialmente) molto grande di 'input'.

Applicazioni di metodi di regressione su microdati ISTAT derivati da indagini ufficiali di statistiche economiche

Durante il corso, gli studenti svolgeranno lezioni pratiche sugli argomenti descritti in forma cartacea ed analitica, mediante l'utilizzo del software 'open source' RStudio.

(A); Hastie, T., and Tibshirani, R., "An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R", Springer (2017), New York (USA), ISBN 978-1461471370. Capitoli e relative pagine saranno indicati dal Docente durante le lezioni.

• Esercizi empirici di natura microeconomico-sociale. Casi di studio su dati micro mediante l'utilizzo del software statistico-econometrico RStudio.

• La modalità di valutazione (in trentesimi) consiste in una prova scritta in cui gli studenti dovranno svolgere alcuni quesiti (suddivisi in sottopunti) contenenti: domande teoriche/pratiche; svolgimento di esercizi; interpretazione di grafici e output di stima.

  
  

  I criteri di valutazione saranno suddivisi in: conoscenza e capacità di comprensione degli argomenti trattati nel corso (50%) e capacità di applicare gli strumenti adeguati e completezza delle risoluzioni presentate (50%).

  
  

  Durante il corso è previsto lo svolgimento di un 'Project Work' in gruppi su dati reali (micro) mediante il software utilizzato a lezione. I gruppi devono essere composti da un minimo di 1 ad un massimo di 4 studenti. Il 'Project Work' è obbligatorio e comporta un punteggio aggiuntivo fino a 2 punti (massimo) sul voto conseguito nella prova scritta.

  
  

  Se lo studente NON dovesse svolgere il Project Work, potrebbe (su disponibilità del Docente) essere autorizzato a sostenere comunque la prova scritta finale, ma con una PENALIZZAZIONE di -3 sul voto finale.

  
  

  Il voto finale dell'esame è ottenuto sommando all'esito della prova scritta il voto ottenuto nel Project Work (da 0 a 2), limitatamente alla prova sostenuta - con qualsiasi esito - in uno degli appelli della prima sessione d'esame. In caso di ritiro alla prova scritta, il punteggio del 'Project Work' sarà mantenuto, ma sempre entro la prima sessione d'esame.

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