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a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
STATISTICA PER L'ECONOMIA E L'IMPRESA
Insegnamento
STATISTICA COMPUTAZIONALE
SCP4063598, A.A. 2015/16

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2014/15

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea in
STATISTICA PER L'ECONOMIA E L'IMPRESA
SC2095, ordinamento 2014/15, A.A. 2015/16
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese COMPUTATIONAL STATISTICS
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Scienze Statistiche
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile PAOLO GIRARDI M-PSI/03

Mutuante
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
SCP4063598 STATISTICA COMPUTAZIONALE PAOLO GIRARDI SC2094

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

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso II Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LABORATORIO 3.0 22 53.0
LEZIONE 6.0 42 108.0

Calendario
Inizio attività didattiche 01/03/2016
Fine attività didattiche 11/06/2016
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2014

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
4 Commissione a.a.2018/19 01/10/2018 30/09/2019 GRIGOLETTO MATTEO (Presidente)
CANALE ANTONIO (Membro Effettivo)
SCARPA BRUNO (Membro Effettivo)
3 Commissione a.a.2017/18 01/10/2017 30/09/2018 GRIGOLETTO MATTEO (Presidente)
CANALE ANTONIO (Membro Effettivo)
SARTORI NICOLA (Membro Effettivo)
SCARPA BRUNO (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: Statistica 1 e 2, modelli statistici 1.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Comprensione dell'utilità, specialmente con obiettivi inferenziali, di strumenti computazionali ``intensivi'' dal punto di vista del calcolo.
Capacità di applicare i metodi studiati usando funzioni disponibili in R, e capacità di programmazione tali da permettere di sviluppare nuove funzioni.
Modalita' di esame: Prova pratica in laboratorio informatico.
Criteri di valutazione: La valutazione si baserà sul livello di comprensione di strumenti teorici e pratici forniti e sulla capacità di creare un legame tra le applicazioni ed i modelli necessari a metterle in atto.
Contenuti: Tecniche di simulazione e applicazioni in statistica. Introduzione alla simulazione: cenno alla generazione di variabili casuali uniformi, algoritmo di inversione, algoritmo accetto-rifiuto, campionamento per importanza, Rao-Blackwell, l'idea delle variabili antitetiche. Applicazioni: calcolo di integrali multidimensionali, valutazione dell'efficienza e robustezza di un metodo statistico, calcolo dei valori critici di una statistica test in situazioni "complicate".

Inferenza via bootstrap. L'idea del bootstrap, bootstrap parametrico e non parametrico, esempi di applicazioni (quantili, modello lineare).

Stima non parametrica. Funzione di densità: il metodo del nucleo, l'importanza della scelta del grado di lisciamento, criteri automatici (validazione incrociata, Sheather-Jones). Funzione di regressione: regressione polinomiale locale, splines, idea dei gradi di libertà equivalenti, scelta degli stessi usando AICc e GCV, valutazione della precisione via bootstrap. Applicazioni a dati reali.

Esplorazione numerica della funzione di verosimiglianza. Introduzione agli algoritmi di ottimizzazione e differenziazione numerica in R, loro uso per calcolare le stime di massima verosimiglianza, costruzione di intervalli o regioni di confidenza basati sulla verosimiglianza profilo o su una valutazione numerica della matrice di informazione osservata.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lezioni di teoria e lezioni in laboratorio informatico.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Le dispense del corso, rese disponibili in rete, costituiscono il materiale di riferimento.
Testi di riferimento: