Syllabus
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Prerequisiti
conoscenza delle nozioni di Matematica generale, statistica descrittiva, calcolo delle probabilità ed elementi di statistica inferenziale.
Programma
Il modello di regressione lineare OLS
I modelli per variabili binarie e di conteggio
I Modelli Lineari Generalizzati
I modelli per variabili binarie e di conteggio
I Modelli Lineari Generalizzati
Testi Adottati
Materiale didattico:
Testi Consigliati
J. J. Faraway Extending the Linear Model with R, Generalized Linear, Mixed Effects end NOnparametric Regression Models, Chapman & Hall 2006
Cap. 1, 2, 3, 6,9
Dispense Fornite in Aula
Testi Consigliati
J. J. Faraway Extending the Linear Model with R, Generalized Linear, Mixed Effects end NOnparametric Regression Models, Chapman & Hall 2006
Cap. 1, 2, 3, 6,9
Dispense Fornite in Aula
Bibliografia
JA Nelder & R.W.M. Wedderburn, 1972, Generalized Linear Models
Journal of the Royal Statistical Society Series A (General)
P. McCullagh, John A. Nelder, 1989, Generalized Linear Models, Taylor & Francis Ltd,
Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability
Journal of the Royal Statistical Society Series A (General)
P. McCullagh, John A. Nelder, 1989, Generalized Linear Models, Taylor & Francis Ltd,
Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics and Applied Probability
Modalità di svolgimento
2/3 del monte ore settimanale è dedicato alla didattica frontale, mentre il restante 1/3 ad attività di laboratorio in aula. Gli studenti dovranno portare il proprio pc con R funzionante. (E’ possibile anche lavorare in coppia su un singolo pc. )
Regolamento Esame
Regolamento esame
Presentazione Tesina con applicazione econometrica su tema concordato con docente
Presentazione Tesina con applicazione econometrica su tema concordato con docente