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Inferenza statistica

  • A.A. 2019/2020
  • CFU 6
  • Ore 40
  • Classe di laurea LM-77
Luisa Scaccia / Professoressa di ruolo - II fascia / Statistica (SECS-S/01)
Dipartimento di Economia e Diritto
Prerequisiti

Matematica generale e Statististica

Obiettivi del corso

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.

Programma del corso

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.

Testi (A)dottati, (C)onsigliati
  • 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
Altre informazioni / materiali aggiuntivi

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.

Metodi didattici
  • Lezioni frontali, seminari, esercitazioni al computer attraverso l'ausilio del software
    R
Modalità di valutazione
  • 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.
Lingue, oltre all'italiano, che possono essere utilizzate per l'attività didattica

Inglese

Lingue, oltre all'italiano, che si intende utilizzare per la valutazione

Inglese

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