Insegnamento
THEORY AND METHODS OF INFERENCE
SCP4063246, A.A. 2016/17

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
SCIENZE STATISTICHE
SS1736, ordinamento 2014/15, A.A. 2016/17
1150769
Crediti formativi 9.0
Denominazione inglese THEORY AND METHODS OF INFERENCE
Sito della struttura didattica http://scienzestatistiche.scienze.unipd.it/2016/laurea_magistrale
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Scienze Statistiche
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA

Docenti
Responsabile ALESSANDRA SALVAN SECS-S/01
Altri docenti NICOLA SARTORI SECS-S/01

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative SECS-S/01 9.0

Modalità di erogazione
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Organizzazione della didattica
Tipo ore Crediti Ore di
Corso
Ore Studio
Individuale
Turni
LEZIONE 9.0 64 161.0 Nessun turno

Calendario
Inizio attività didattiche 27/02/2017
Fine attività didattiche 09/06/2017
Orario della didattica Visualizza calendario delle lezioni
Giorno Ora Aula Edificio
Orari_chiudi Martedi' 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
  07/03/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
14/03/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
21/03/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
28/03/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
04/04/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
11/04/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
09/05/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
16/05/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
23/05/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
Orari_chiudi Giovedi' 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
  02/03/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
09/03/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
16/03/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
23/03/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
30/03/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
06/04/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
13/04/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
20/04/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
27/04/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
04/05/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
11/05/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
18/05/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
25/05/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
Orari_chiudi Venerdi' 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
  28/04/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
05/05/2017 10.30-13.30 CUCCONI S.CATERINA
Note ATTENZIONE - L'orario di questo insegnamento non è ancora stato confermato e quindi è suscettibile di cambiamenti

Commissioni d'esame
Nessuna commissione d'esame definita

Syllabus
Prerequisiti: Insegnamenti del primo anno della Laurea Magistrale, in particolare Calcolo delle Probabilità e Statistica Progredito.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Il corso mira a fornire agli studenti una comprensione approfondita della teoria dell'inferenza frequentista basata sulla verosimiglianza. Agli studenti è proposto anche un lavoro personale su argomenti di ricerca recenti in tale ambito. Il corso fornisce inoltre un'introduzione all'inferenza bayesiana.
Modalita' di esame: 1/3 homework, 1/3 esame scritto finale, 1/3 presentazione scritta e orale di di un lavoro individuale di rassegna basato su un paio di articoli scientifici recenti.
Criteri di valutazione: La valutazione terrà conto di come gli argomenti presentati siano padroneggiati in applicazioni e problemi, della capacità di valutazione critica delle metodoligie presentate, della abilità dimostrata nell'interazione con argomenti di ricerca recenti. Gli studenti di dottorato possono sostenere l'esame solo nell'appello fissato alla fine del corso.
Contenuti: - Modelli statistici: variabilità di osservazione e variabilità campionaria.
- Verosimiglianza: quantità osservate e attese. Proprietà esatte e riparametrizzazioni.
- Inferenza basata sulla verosimiglianza: teoria asintotica del primo ordine e aspetti computazionali in R.
- Introduzione all'inferenza bayesiana.
- Equazioni di stima e pseudo-verosimiglianze.
- Riduzione dei dati e del modello.
- Inferenza secondo il paradigma decisionale frequentista.
- Famiglie esponenziali: modelli e inferenza.
- Famiglie di dispersione esponenziale e modelli lineari generalizzati.
- Famiglie di gruppo: modelli e inferenza.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento:
Eventuali indicazioni sui materiali di studio:
Testi di riferimento:
  • Davison, Anthony Christopher, Statistical Models. New York: Cambridge University Press, 2003. Cerca nel catalogo
  • Pace, Luigi; Salvan, Alessandra, Principles of Statistical Inference, from a Neo-Fisherian Perspective. Singapore: World Scientific, 1997. Cerca nel catalogo
  • Severini, Thomas A., Likelihood Methods in Statistics. Oxford: Oxford University Press, 2000. Cerca nel catalogo
  • Severini, Thomas A., Elements of Distribution Theory. Cambridge: Cambridge University press, 2005. Cerca nel catalogo
  • Young, G. A.; Smith, R. L., Essentials of Statistical Inference. Cambridge: Cambridge University Press, 2005. Cerca nel catalogo