Inferenza statistica
- A.A. 2019/2020
- CFU 6
- Ore 40
- Classe di laurea LM-77
Matematica generale e Statististica
Il corso si propone di approfondire i principi e le tecniche fondamentali dell'inferenza
statistica. L'obiettivo è fornire gli strumenti necessari per utilizzare l'informazione
contenuta in un campione al fine di caratterizzare la popolazione dalla quale il
campione proviene. L'attenzione sarà rivolta in particolare ai contesti economico-
finanziari. La parte teorica sarà affiancata da esercitazioni pratiche, attraverso la
presentazione di esempi concreti e l'utilizzo di R.
Il corso avanzato di Inferenza Statistica mira ad approfondire i concetti già acquisiti attraverso l'insegnamento di base.
La prima parte del corso sarà dedicata a sviluppare quegli aspetti dell'inferenza
statistica univariata non trattati durante il corso di base. Sarà brevemente ripreso il
concetto di variabile casuale e verranno introdotte variabili casuali, non trattate in
precedenza, che emergono spesso nelle applicazioni. Inoltre saranno presentati alcuni
teoremi e leggi fondamentali dell'inferenza statistica. Verranno ripresi e approfonditi i concetti di verifica delle ipotesi e intervalli di confidenza.
Nella seconda parte del corso si illustreranno invece i concetti fondamentali dell'analisi
di regressione. Si tratteranno la regressione lineare semplice e la regressione lineare multipla. Si accennerà inoltre alla regressione non lineare con particolare riferimento al modello logistico in applicazione al credit scoring.
- 1. (A) James H. Stock e Mark W. Watson Introduzione all'Econometria Pearson, Milano, 2016 » Pagine/Capitoli: I-XIII
- 2. (A) James H. Stock and Mark W. Watson Introduction to Econometrics Pearson, USA, 2015 » Pagine/Capitoli: 1-13
Il programma da 6 crediti (sia per frequentanti che per non frequentanti) comprende i primi 8 cap. del libro adottato.
Sono inoltre a disposizione sul sito http://docenti.unimc.it/docenti/luisa-scaccia esercitazioni svolte in aula con soluzioni, compiti scritti assegnati durante appelli passati, eventuale materiale didattico.
-
Lezioni frontali, seminari, esercitazioni al computer attraverso l'ausilio del software
R
- Una prova scritta, volta a valutare sia la capacità dello studente di applicare le
competenze acquisite attraverso l'ausilio del software R, sia la sua comprensione degli aspetti teorici della disciplina. Una prova orale facoltativa.
Inglese
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