Statistica II
PROF. GUIDO CONSONNI
[Il programma è mutuato dalla Laurea magistrale in Scienze statistiche, attuariali ed
economiche con la denominazione “Statistica bayesiana”]
OBIETTIVO DEL CORSO
La società moderna è caratterizzata da una massa sempre più crescente di
informazioni e dati (big data). Il corso si propone di fornire strumenti per
comprendere i dati usando sia un’impostazione frequentista che bayesiana.
Particolare enfasi sarà rivolta ai modelli statistici ed agli aspetti computazionali mediante l’uso del linguaggio R - al fine di sviluppare concrete capacità di analisi
empirica su casi concreti.
PROGRAMMA DEL CORSO
MODULO A: Strumenti per comprendere i dati
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Statistical learning.
Introduzione al linguaggio di programmazione R.
Regressione lineare.
Classificazione.
Metodi di ricampionamento.
Selezione del modello.
MODULO B: Statistica bayesiana
– Il teorema di Bayes per eventi e variabili aleatorie: distribuzione iniziale e
finale. Distribuzione marginale e predittiva per variabili osservabili.
– Inferenza con distribuzioni iniziali coniugate: modello binomiale, di Poisson,
normale.
– Inferenza approssimata: metodo di Monte Carlo e Markov Chain Monte Carlo
(Gibbs sampling).
– Modelli gerarchici.
– Selezione del modello.
BIBLIOGRAFIA
Modulo A
J.D. GARETH-D. WITTEN-T. HASTIE-R. TIBSHIRANI, An Introduction to Statistical Learning,
Springer, 2013.
Modulo B
P.D. HOFF, A First Course in Bayesian Statistical Methods, Springer, 2009.
Software statistico R http://www.r-project.org/.
DIDATTICA DEL CORSO
Lezioni frontali, anche con impiego di software, ed esercitazioni pratiche in aula
informatica.
METODO DI VALUTAZIONE
Prova scritta: Domande/Esercizi/Codice R. E’ prevista una prova intermedia sul modulo
A.
AVVERTENZE
Il corso presuppone la conoscenza delle nozioni di base di statistica (analisi dei dati,
probabilità e inferenza), al livello di quelle impartite negli insegnamenti di Statistica I e
Statistica Applicata, ovvero di Statistics presso questo Ateneo.
Il Prof. Guido Consonni avvisa che tutte le comunicazioni con gli studenti avverranno
tramite la piattaforma Blackboard.
