Anno di corso: 1

Crediti: 6
Crediti: 9
Crediti: 9
Crediti: 6
Crediti: 6
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Altro

Anno di corso: 2

Anno di corso: 3

ANALISI DEI DATI

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico di regolamento: 
2017/2018
Anno di corso: 
2
Anno accademico di erogazione: 
2018/2019
Tipo di attività: 
Obbligatorio
Lingua: 
Italiano
Crediti: 
6
Ciclo: 
Secondo Semestre
Ore di attivita' didattica: 
47
Prerequisiti: 

Questa attività formativa deve essere preceduta dal superamento dell’esame di Analisi statistica multivariata.

Moduli

Metodi di valutazione

Tipo di esame: 
Orale
Modalita' di verifica dell'apprendimento: 

Esame scritto, orale e laboratorio

Valutazione: 
Voto Finale

Obiettivi formativi

Il corso affronta il tema delle principali tecniche di analisi dei dati sia a partire da dati quantitavi che qualitativi: loro rappresentazione grafica, loro riduzione in spazi di dimensioni inferiori, e nel caso di dati qualitativi loro quantificazione. A lezioni frontali si alterneranno lezioni in laboratorio in modo da permettere di imparare l’utilizzo di pacchetti statistici e poter quindi applicare le tecniche apprese.

Contenuti

• Analisi della correlazione canonica
• Analisi discriminante
• Analisi delle corrispondenze
• Multidimensional scaling
• Metodi Alsos: quantificazione e regressione a partire da dati qualitativi

Programma esteso

Introduzione analisi dei dati
A Correlazione canonica
1 Scopo
2 Modo per ricavare 1 variabile canonica e successive
3 Lettura risultati
4 Esempi
5 Esercitazioni con SAS
B Analisi discriminante
1 Scopo
2 I dati
3 Modo per ricavare 1 variabili discriminante
e successive.
4 Lettura risultati
5 Modo alternativo per ricavare variabili discriminanti
6 Esempi
7 Esercitazioni con SAS
C Analisi corrispondenze
1 Scopo,
2 Matrici profili riga e colonna
3 Analisi corrispondenze in ottica correlazione canonica e componenti principali .
4 Lettura risultati.: scomposizione χ2
5 Lettura altri risulttati
6 Analisi delle corrispondenze multiple 16 Esempi
7 Esercitazioni con SAS
D Multidimensional scaling
1 Multidimensional scaling metrico con distanze euclidee
2 Teorema di Torgerson
3 Lettura risultati
4 Esempi
5 Esercitazioni con SAS
6 Multidimensional scaling con dissimilarità metriche
7 Multidimensional scaling con dissimilarità ordinali
8Esempi
9 Esercitazioni con SAS

Bibliografia consigliata

• Dispense e lucidi del docente
• S. MIGNANI-A. MONTANARI, Appunti di Analisi statistica multivariata, Esculapio, Bologna.
• S. ZANI-A. CERIOLI, Analisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali, Giuffré, Milano.
• D.F. MORRISON, Multivariate statistical methods, McGraw-Hill, New York

Metodi didattici

Lezioni ed esercitazioni