ds.unifi.it, tel. 055 4237246)a.a. 2009/2010
Dottorato in Economia e Gestione delle Imprese e dei Sistemi Locali (EGISL)
Docente:
Carla Rampichinids.unifi.it, tel. 055 4237246)
esercizio
assegnato 10/3/2010, dati
lucidi
e esempi
cluster analysis
| Programma | |
| Pre-requisiti | Calendario delle lezioni |
| Materiale didattico | Valutazione finale |
Obiettivo del corso è quello di introdurre gli studenti all'utilizzo di alcune tecniche di analisi multivariata. Saranno proposti esempi e studi di caso che consentano di acquisire esperienza nell’applicazione delle tecniche e nell’interpretazione dei risultati. Durante il corso saranno utilizzati i software STATA e SAS.
Elementi di algebra delle matrici
Analisi in componenti principali
Analisi dei gruppi
Le lezioni
saranno compendiate da esercitazioni al calcolatore, utilizzando SAS e STATA.
Saranno assegnati due compiti da svolgere a casa. Le applicazioni assegnate individualmente potranno essere svolte utilizzando qualunque software.
programma in formato PDF.
Afifi,
Agresti,
A. (2002). Categorical data analysis. Second edition, New York: Wiley.
Greene, W. H.
(2003). Econometric Analysis (5th edition). Prentice Hall (sito Web del
libro).
Hair
J. F., Anderson R.E., Tatham
R.L. & W.C. Black.
(2007). Multivariate data analysis. 6th edition. Prentice-Hall.
Hosmer
D.W., Lemeshow S. (2000). Applied logistic
regression. Wiley.
Johnson
R.A. e Wichern D.W. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis. 6th
Ed.
Pearson Education International.
Krzanowski,
W. J. (1990). Principles of multivariate
analysis: a user's perspective, Oxford, Clarendon press.
Marchetti G. (1997). Introduzione all’analisi statistica dei dati multivariati, dispense ad uso degli studenti, Dipartimento di Statistica “G. Parenti”, Firenze
Wooldrige J.M. (2002). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (sito WEB libro)
Zani
S. e Cerioli A. (2007). Analisi dei dati e
data mining per le decisioni aziendali. Giuffrè editore, Milano.
La
frequenza del corso di Introduzione alle metodologie
statistiche prevede la conoscenza di
alcuni concetti elementari di statistica contenuti nei corsi di base della Facoltà di Economia. In particolare, ai dottorandi è
richiesta la conoscenza dei seguenti concetti di base:
·
Elementi di statistica descrittiva:
distribuzioni di frequenza e tabelle, quantili, medie, variabilità (varianza e
deviazione standard);
· Distribuzione normale;
· Relazione tra variabili: scatterplots, correlazione, regressione lineare semplice, distribuzioni marginali e condizionate, indipendenza e misure di associazione, l’indipendenza in media;
· Introduzione all’inferenza statistica: casualità, modelli probabilistici, variabili casuali, media e varianza di variabili casuali, leggi generali della probabilità, distribuzioni campionarie, distribuzione campionaria della media, intervalli di confidenza e test di significatività per la media della popolazione e per il confronto tra medie, inferenza per una singola proporzione.
Testi di utile consultazione per la preparazione di base
Moore D.S. (2005). Statistica di base. Milano: Apogeo.
Moore D., McCabe G.P., (1999). Introduction
to the practice of Statistics. Freeman.
capitoli 1-7.
Piccolo
D. (1998). Statistica, Bologna: Il Mulino, capitoli 1-19.
IL MATERIALE DIDATTICO DISPONIBILE IN QUESTA PAGINA
PUO'
ESSERE SCARICATO DA STUDENTI E DOCENTI PER SOLO USO
PERSONALE.
L'IMPIEGO DEL MATERIALE (INCLUSE LE SUE PARTI) A FINI DIVERSI
DALL'USO PERSONALE (vendita copie, lezioni in aula, etc...) RICHIEDE
ESPLICITA AUTORIZZAZIONE da parte della Prof.ssa Rampichini.
analisi dei gruppi, II parte e esempi
regressione logistica
materiale corso di STATA (a cura di Stefano ROSIGNOLI)
I documenti con estensione .pdf possono essere letti e stampati con il programma Acrobat Reader
.
Altri link utili
Modelli statistici - corso avanzato (Scienze Statistiche)
cluster analysis: statsoft, http://obelia.jde.aca.mmu.ac.uk/multivar/ca.htm
analisi multivariata a UCLA http://www.gseis.ucla.edu/courses/ed231a1/lect.html
esempi da libri di testo http://www.ats.ucla.edu/stat/examples/default.htm
introduzione a SAS http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/
introduzione a STATA http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/default.htm
Gli esempi svolti a lezione, il testo e la soluzione dei compiti d’esame e delle prove intermedie relative all'anno accademico 2000/2001 possono essere ottenuti collegandosi in rete locale con uno dei PC disponibili in Laboratorio, all'indirizzo di rete indicato nella parte destra della Tabella seguente.
Esempi introduttivi (*.sas) |
v:\carla\introduzione |
Introduzione all'analisi multivariata e a SAS |
v:\carla\intro_metodologie_statistiche |
| Esempi ACP (*.sas) | v:\carla\acp |
Esempi cluster (*.sas) |
v:\carla\cluster |
Esempi regressione multipla (*.sas) |
v:\carla\regressione |
Esempi LOGIT (*.sas) |
v:\carla\logit |
Ulteriori informazioni sul
sistema SAS possono essere reperite presso il sito del SAS
Insitute
Le lezioni si svolgono presso il Dipartimento di Statistica, in Viale Morgagni 59 (http://www.ds.unifi.it/dipartimento/dovesiamo/dovesiamo.htm). L'aula C fa parte del Laboratorio di Statistica.
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Argomento
lezione |
Data |
Ora |
Aula |
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Introduzione
a |
23/2/2010 |
9.30-11.30 |
309 |
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Riduzione
di dimensionalità: componenti principali |
3/3/2010 |
14.00-15.30 |
lab B |
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Metodi
di classificazione: analisi dei gruppi |
10/3/2010 |
14.00-15.30 |
lab B |
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Introduzione
all’analisi di regressione lineare |
17/3/2010 |
14.00-15.30 |
lab B |
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Regressione
logistica |
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Verifica
finale |
9/6/2010 | ||
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La valutazione finale terrà conto di:
svolgimento dei compiti a casa;
prova finale da svolgersi in classe, utilizzando software a scelta (R, SAS o STATA o altro)
