Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Scienze
SCIENZE STATISTICHE
Insegnamento
MODELLI STATISTICI PER DATI SOCIALI
SCP4063071, A.A. 2017/18

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
SCIENZE STATISTICHE
SS1736, ordinamento 2014/15, A.A. 2017/18
N0
porta questa
pagina con te
Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese STATISTICAL MODELS FOR SOCIAL DATA
Sito della struttura didattica http://scienzestatistiche.scienze.unipd.it/2017/laurea_magistrale
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Scienze Statistiche
Sito E-Learning https://elearning.unipd.it/stat/course/view.php?idnumber=2017-SS1736-000ZZ-2017-SCP4063071-N0
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 FAUSTA ONGARO SECS-S/04
Altri docenti STEFANO MAZZUCO SECS-S/04
MASSIMILIANO PASTORE M-PSI/03

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Statistico applicato SECS-S/04 5.0
CARATTERIZZANTE Statistico applicato SECS-S/05 4.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
Turni
LABORATORIO 3.0 22 53.0 2
LEZIONE 6.0 42 108.0 Nessun turno

Calendario
Inizio attività didattiche 02/10/2017
Fine attività didattiche 19/01/2018
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2014

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
5 Commissione a.a.2018/19 01/10/2018 30/09/2019 ONGARO FAUSTA (Presidente)
BOCCUZZO GIOVANNA (Membro Effettivo)
MAZZUCO STEFANO (Membro Effettivo)
4 Commissione a.a. 2017/18 01/10/2017 30/09/2018 ONGARO FAUSTA (Presidente)
BOCCUZZO GIOVANNA (Membro Effettivo)
PASTORE MASSIMILIANO (Membro Effettivo)

Syllabus
Prerequisiti: Conoscenze di contenuti impartiti nel corso di Modelli statistici 2.
Conoscenze e abilita' da acquisire: 1. Conoscere e utilizzare correttamente alcune tecniche di EHA
2. Conoscere e usare correttamente modelli multilevel/gerarchici e frailty
3. Saper usare procedure di SAS per effettuare le analisi statistiche proposte nel corso
Modalita' di esame: Prova scritta composta da test su teoria e da esercitazione SAS al computer.
Eventuale prova orale successiva potrebbe essere richiesta ad integrazione della valutazione della prova scritta.
Criteri di valutazione: La valutazione mira a stabilire se e in quale misura lo studente ha appreso gli aspetti non solo formali ma anche interpretativi della modellistica proposta e qual è la sua capacità di applicarli correttamente in situazioni reali.
Contenuti: 1. Modelli per dati di durata
- Richiami di nozioni base per analisi dati durata: concetti base; funzioni base nel continuo e nel discreto; metodi non parametrici
- Modelli a tempo continuo: classi di modelli; il modello semiparametrico a rischi proporzionali e sue estensioni oltre il modello base (variabili tempo dipendenti, effetti non proporzionali, rischi competitivi); modelli parametrici a rischi proporzionali e a tempi accelerati (esponenziale, weibull, esponenziale a tratti, cenni ad altri modelli a rischio non monotono)
- Modelli a tempo discreto: person period e modello a odds proporzionali (base e estensioni).

2. Modelli frailty (nel continuo)
- Introduzione al concetto di frailty
- Frailty univariati: modelli semiparametrici e parametrici; metodi di stima
- Shared frailty models

3. Modelli multilevel
- Il modello multilevel come pooling parziale dei dati
- Modelli a risposta continua: modelli a intercetta casuale; modelli a effetti casuali; inferenza per effetti fissi e per effetti casuali;
- Modelli a risposta discreta: modelli logistici a effetti casuali; modelli a tempo discreto con effetti casuali; inferenza per effetti fissi ed effetti casuali.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: Lezioni frontali, esercitazioni in aula informatica (programmazione e analisi) nelle quali si userà il software SAS
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Materiali di studio sono i testi di riferimento, le slide delle lezioni/esercitazioni a computer, le basi di dati utilizzate per le esercitazioni a computer. Eventuali materiali aggiuntivi saranno distribuiti dal docente durante il corso.
Testi di riferimento:
  • Singer J.D., Willet J. B.,, Applied longitudinal data analysis. Modeling change and event occurence. Oxford: Oxford University Press, 2003. (capp. 9, 11, 13-15) Cerca nel catalogo
  • Allison P.D.,, Survival analysis using SAS. A practical guide, 2nd edition.. --: SAS Institute Corporation, 2010. (capp. 1-3, 5) Cerca nel catalogo
  • Snijders T.A.B., Bosker R:J., ), Multilevel Analysis. An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling. --: Sage, 2012. (capp. 1-5, 10, 17) Cerca nel catalogo