- Docente: Alessandro Lubisco
- Crediti formativi: 10
- SSD: SECS-S/01
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Rimini
- Corso: Laurea in Finanza, assicurazioni e impresa (cod. 8053)
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso lo studente ha acquisito competenze informatiche di software statistici ad hoc per l'analisi dei dati multivariati con tecniche statistiche avanzate. In particolare, lo studente è in grado di: - applicare e interpretare i risultati di modelli di regressione multivariata con l'ausilio del software R. - affrontare problemi di classificazione di dati reali da un punto di vista teorico e applicativo con software specifici. -analizzare criticamente dati provenienti da indagini reali attraverso lo studio di casi reali effettuato in laboratorio.
Contenuti
Variabili latenti: - Cenni sull'analisi delle componenti principali - Modello fattoriale - Modello LISREL Metodi e modelli per la classificazione dei dati: - Modello di regressione logistica, - Analisi discriminante lineare, - Alberi di classificazione Esempi di analisi di dati multidimensionali realizzate mediante il software SPSS per Windows
Testi/Bibliografia
S. Mignani, A. Montanari, Appunti di analisi statistica multivariata, Esculapio, Bologna, Seconda edizione, 1997, 5 (Analisi discriminante); S. Zani, A. Cerioli, Analisi Dei Dati E Data Mining Per Le Decisioni Aziendali, Giuffrè 2000 Capitolo XI David J. Bartholomew ...[et al.], The analysis and interpretation of multivariate data for social scientists, 2002, Chapman & Hall Appunti del docente
Metodi didattici
Lezioni frontali in aula ed esercitazioni in laboratorio statistico
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Prova orale
Strumenti a supporto della didattica
Slides, articoli e data set
Orario di ricevimento
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