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1 UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI GENOVA Dipartimento di Matematica Corso di laurea in Statistica matematica e trattamento informatico dei dati REGISTRO DELLE LEZIONI dell INSEGNAMENTO o MODULO UFFICIALE Nome: Statistica Descrittiva codice: codice padre (se ins. a moduli): tenute dal Prof. M.P. Rogantin Nell anno accademico 2016/2017 IL DOCENTE RESPONSABILE* IL DOCENTE IL COORDINATORE DEL CCS IL DIRETTORE DEL DIPARTIMENTO * Solo se l insegnamento o modulo è tenuto da più docenti in codocenza ed il docente che compila il presente registro non è il docente responsabile.
2 UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI GENOVA Dipartimento di Matematica Corso di laurea in Statistica matematica e trattamento informatico dei dati Anno accademico: 2016/2017 Insegnamento/modulo: Statistica Descrittiva Codice: Codice padre (se a moduli): Docente: M.P. Rogantin Riepilogo generale Esercitazioni n. 16 Numero lezioni totali 25 Numero ore totali 48 N. esercitazioni in laboratorio N. esercitazioni in aula 12 Per n. gruppi di studenti 4 Per n. gruppi di studenti 1 Ore complessive 24 1 Ore complessive 8 Totale ore frontali / docente 80 Totale ore frontali / studente 80 Il Docente 2
3 Argomento della lezione N. 1 Introduzione. Tabella dei dati. Variabili qualitative. Frequenze assolute e relative, legge di una variabile. Legge congiunta e leggi marginali di due variabili. Rappresentazioni grafiche. Argomento della lezione N. 2 Introduzione software R (in aula). 21 febbraio febbraio 2017 Argomento del laboratorio N. 1 Introduzione software R Argomento della lezione N. 3-1 ora Leggi condizionate (profili riga), marginale come media pesata. 22 febbraio febbraio 2017 Argomento della lezione N. 4-1 ora Introduzione software R (in aula). Barplot. Ciclo for. Argomento del laboratorio N. 2 Tabelle di contingenza. Diagrammi a barre congiunta e marginali 24 febbraio febbraio 2017 Argomento della lezione N. 5 Tabelle di contingenza. Leggi condizionate (profili riga e colonna - deviazioni dalla media) e corrispondenti diagrammi a barre. Indipendenza. Paradossi. Odds Argomento della lezione N. 6 Variabili quantitative: funzioni di distribuzione, di distribuzione cumulata, dei quantili; rappresentazioni grafiche. 1 marzo marzo
4 Argomento della lezione N. 7 Correzione esercizi di ripasso su variabili qualitative. Variabili quantitative. Confronto grafico fra distribuzioni. Argomento della lezione N. 8 Istogramma. Indici di centralità e dispersione basati sui momenti. Proprietà indici legati alle metriche L 1 e L 2. 8 marzo marzo 2017 Argomento del laboratorio N. 3 Argomento del laboratorio N. 4 Tabelle di contingenza. Diagrammi a barre profili e deviazioni. Variabili quantitative. grafiche univariate. Indici e rappresentazioni 10 marzo marzo 2017 Argomento della lezione N. 9 Correzione esercizi di ripasso. Indici di dispersione e forma. Trasformazioni lineari. Argomento della lezione N. 10 Rappresentazioni grafiche bivariate. Media e varianza in sottogruppi. Covarianza e correlazione: definizioni, significato e loro rappresentazioni vettoriali. 15 marzo marzo 2017 Argomento del laboratorio N. 5 Argomento della lezione N. 11 Variabili quantitative. grafiche bivariate. Indici e rappresentazioni Correzione esercizi svolti a casa. Matrici di varianza covarianza/correlazione Cluster analysis. Un esempio. Distanza (proprietà, distanza L1 e L2 e loro uso per v. ordinali o binarie e quantitative). 21 marzo marzo
5 Argomento del laboratorio N. 6 Indici e rappresentazioni grafiche bivariate. Argomento dell es. guidata N. 1 Statistica uni/bi-variata 28 marzo marzo 2017 Argomento della lezione N. 12 Metodi di aggregazione secondo la distanza (complete, single, average, centroid linkage). Costruzione dendogramma. Scelta del numero delle classi. Indici di aggregazione e similarità. Argomento del laboratorio N. 7 Lettura dati e prime statistiche per Cluster analysis. 30 marzo aprile 2017 Argomento della lezione N. 13 Confronto fra diversi metodi di aggregazione gerarchici. Decomposizione dell inerzia e metodi di aggregazione secondo l inerzia. Perdita di inerzia fra classi. Metodo di Ward. Argomento della lezione N. 14 Standardizzazione. Come interpretare le classi (baricentri e dispersione). Aggregazione delle variabili. CA gerarchica in R. 5 aprile aprile 2017 Argomento del laboratorio N. 8 Cluster analysis. Argomento della lezione N. 15 Correzione esercizi di ripasso. Metodi di aggregazione non gerarchica. Termine dei metodi di aggregazione non gerarchica. 10 aprile aprile
6 Argomento della lezione N. 16 Metodi misti. Un esempio riassuntivo. Correzione esercizi di ripasso. Ancora CA in R. Distanza indotta dall aggregazione gerarchica e proprietà dell ultradistanza. Argomento dell es. guidata N. 27 Cluster analysis. 20 aprile aprile 2017 Argomento della lezione N. 18 Analisi in componenti principali. Interpretazione componenti principali rispetto variabili originali. Fedeltà della rappresentazione in spazi di dimensione ridotta. Argomento del laboratorio N. 9 Cluster analysis. 27 aprile maggio 2017 Argomento della lezione N. 19 Correlazione fra variabili originali e componenti principali. Correlazione fra variabili originali in spazi di dimensione p. Fedeltà delle rappresentazioni dei grafici delle variabili. Grafici delle variabili e loro interpretazione. Argomento della lezione N. 20 Esempi riassuntivi e casi particolari. Un esercizio di ripasso. ACP in R. 3 maggio maggio 2017 Argomento del laboratorio N. 10 Analisi in componenti principali. Argomento della lezione N. 21 Correzione collettiva esercizi di ripasso ACP. 9 maggio maggio
7 Argomento della lezione N. 22 Modello lineare e metodo minimi quadrati. Modello lineare multiplo. Spazio delle variabili. Argomento del laboratorio N. 11 Analisi in componenti principali. 11 maggio maggio 2017 Argomento della lezione N. 23 Decomposizione della varianza. Indice R2. Grafico residui; ricerca modello con metodi grafici. ANOVA. Introduzione caso a 1 via. Costruzione matrice di rango pieno e vincolo sui coefficienti. Argomento dell es. guidata N. 3 Analisi in componenti principali 17 maggio maggio 2017 Argomento della lezione N. 24 ANOVA: stima dei coefficienti per il caso bilanciato e decomposizione della varianza (interna+fra classi). Un esercizio sulla regressione semplice e confronto con ACP. ML in R. Argomento del laboratorio N. 12 Analisi in componenti principali. 18 maggio maggio 2017 Argomento della lezione N. 25 Correzione esercizi di ripasso ML. Argomento dell es. guidata N. 4 Modello lineare. 24 maggio maggio
8 Lezione svolta dal prof. E. De Vito Introduzione software R (in aula). Tabelle. Fattori Lezione svolta dal prof. E. De Vito Come si scrivono le relazioni. (1 ora) 23 febbraio marzo 2017 Lezione svolta dal prof. E. De Vito Introduzione analisi in componenti principali. Proiezioni di punti su versori: aspetti geom. e statistici. Cambio di base. Autovalori e autovettori: applicazioni all ACP. 26 aprile
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