INTRODUZIONE AI METODI PER L`ANALISI DELL
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INTRODUZIONE AI METODI PER L’ANALISI DELL’ASSOCIAZIONE TRA DATI CATEGORIALI E AI MODELLI GRAFICI E LORO APPLICAZIONI Paola Vicard Università Roma Tre Il corso ha un carattere di introduzione dei dottorandi ai metodi per l’analisi delle associazioni tra variabili categoriali e a modelli di statistica multivariata noti con il nome di modelli grafici. I modelli grafici sono modelli per la rappresentazione e l’analisi di relazioni di dipendenza (condizionata e non) tra variabili discrete, continue o miste (continue e discrete). Il programma del corso è così articolato: - indicatori di associazione tra dati categoriali - alcuni test per la dipendenza tra dati categoriali - modelli log-lineari - illustrazione dell’utilità di modelli per l’analisi della dipendenza - il linguaggio dei grafi e il loro utilizzo nella codifica e lettura di relazioni di dipendenza e indipendenza statistica tra variabili aleatorie (elementi di teoria dei grafi, separazioni e proprietà di Markov per grafi non orientati, orientati e a catena) - modelli grafici per variabili discrete (introduzione all’analisi della associazione tra variabili discrete, modelli log-lineari, modelli log-lineari grafici) - modelli grafici per variabili continue (modello multinornale, modello grafico normale) - modelli grafici per variabili miste (modelli grafici gaussiani condizionati) Il corso consterà anche di esercitazioni in aula di informatica effettuate dalla dott.ssa Flaminia Musella. I software utilizzati sono: R, mimR, . Articolazione del corso: teoria (12 ore a cura della prof.ssa P. Vicard); esercitazioni (6 ore a cura della dott.ssa F. Musella). Principali testi di riferimento: • Agresti, A. (2002). Categorical data analysis. Wiley • Edwards, D. (2000). Introduction to graphical modelling. Springer • Hojsgaard, S., Edwards, D. and Lauritzen S.L. (2012). Graphical models with R. Springer. • Lauritzen, S.L. (1996). Graphical models. Clarendon Press, Oxford. • Whittaker, J. (1990). Graphical Models in Applied Multivariate Statistics. Wiley
