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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 2015/2016 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: 2015/2016 Insegnamento/modulo: Statistica Descrittiva Codice: Codice padre (se a moduli): Docente: M.P. Rogantin Riepilogo generale Esercitazioni n. 17 Numero lezioni totali 25 Numero ore totali 50 N. esercitazioni in laboratorio N. esercitazioni in aula 13 Per n. gruppi di studenti 4 Per n. gruppi di studenti 1 Ore complessive 26 1 Ore complessive 8 Totale ore frontali / docente 84 Totale ore frontali / studente 84 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. Leggi condizionate riga. Rappresentazioni grafiche. Argomento della lezione N. 2 Introduzione software R (in aula). Addì 16 febbraio 2016 Addì 17 febbraio 2016 Argomento del laboratorio N. 1 Introduzione software R Argomento della lezione N. 3 Leggi condizionate (profili riga e profili colonna - deviazioni), marginali come media pesata. Indipendenza. Un paradosso. Addì 19 febbraio 2016 Addì 24 febbraio 2016 Argomento del laboratorio N. 2 Tabelle di contingenza. Diagrammi a barre profili e deviazioni. Argomento della lezione N. 4 Un secondo paradosso. Odds. Ciclo for in R e uso per tabelle. Variabili quantitative: funzioni di distribuzione, di distribuzione cumulata Addì 23 febbraio 2016 Addì 25 febbraio 2016 Argomento della lezione N. 5 Variabili quantitative: funzione dei quantili; rappresentazioni grafiche. Confronto grafico fra distribuzioni. Argomento del laboratorio N. 3 Tabelle di contingenza - diagrammi a barre profili e deviazioni. Addì 25 febbraio 2016 Addì 1 marzo
4 Argomento della lezione N. 6 Correzione esercizi svolti a casa su variabili qualitative. Variabili quantitative. Confronto grafico fra distribuzioni. Argomento della lezione N. 7 Istogramma. Indici di centralità e dispersione basati sui momenti. Proprietà indici legati alle metriche L 1 e L 2. Addì 2 marzo 2016 Addì 3 marzo 2016 Argomento del laboratorio N. 4 Variabili quantitative. Indici. Rappresentazioni grafiche bivariate. Argomento della lezione N. 8 Media e varianza in sottogruppi Trasformazioni lineari. Addì 9 marzo 2016 Addì 9 marzo 2016 Argomento della lezione N. 9 Variabili quantitative. Correzione esercizi svolti a casa. Covarianza e correlazione. Argomento del laboratorio N. 5 Variabili quantitative. Indici. Rappresentazioni grafiche. Addì 10 marzo 2016 Addì 15 marzo 2016 Argomento dell esercitazione guidata N. 1 Statistica uni-bi variata. Argomento della lezione N. 10 Rappresentazioni vettoriali. 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). Addì 16 marzo 2016 Addì 17 marzo
5 Argomento del laboratorio N. 6 Cluster analysis. Argomento della lezione N. 11 Metodi di aggregazione secondo la distanza (complete, single, average, centroid linkage). Costruzione dendogramma. Scelta del numero delle classi. Indici di aggregazione e similarità. Standardizzazione. Confronto fra diversi metodi di aggregazione gerarchici. Addì 22 marzo 2016 Addì 23 marzo 2016 Argomento della lezione N. 12 Decomposizione dell inerzia e metodi di aggregazione secondo l inerzia. Perdita di inerzia fra classi. Metodo di Ward. Argomento del laboratorio N. 7 Cluster analysis. Addì 31 marzo 2016 Addì 5 aprile 2016 Argomento della lezione N. 13 Distanza indotta dall aggregazione gerarchica e proprietà dell ultradistanza Come interpretare le classi (baricentri e dispersione). Introduzione CA in R. Argomento della lezione N. 14 Metodi di aggregazione non gerarchica Metodi misti. Termine dei metodi di aggregazione non gerarchica. Aggregazione delle variabili. Ancora CA in R. Addì 6 aprile 2016 Addì 7 aprile 2016 Argomento del laboratorio N. 8 Argomento della lezione N. 15 Cluster analysis. Un esempio riassuntivo. esercizi di ripasso CA. Correzione collettiva Addì 12 aprile 2016 Addì 13 aprile
6 Argomento dell esercitazione guidata N. 2 Cluster analysis. Argomento del laboratorio N. 9 Cluster analysis Addì 14 aprile 2016 Addì 19 aprile 2016 Argomento della lezione N. 16 Introd. analisi in componenti principali. Proiezioni di punti su versori: aspetti geom. e statistici. Cambio di base. Autovalori e autovettori: applicazioni all ACP. Interpretazione delle componenti principali rispetto alle variabili originali. Argomento della lezione N. 17 Fedeltà della rappresentazione in spazi di dimensione ridotta. Correlazione fra variabili originali e componenti principali. Introduzione all ACP in R. Addì 20 aprile 2016 Addì 21 aprile 2016 Argomento del laboratorio N. 10 Analisi in componenti principali. Argomento della lezione N. 18 Correlazione fra variabili originali in spazi di dimensione p. Fedeltà delle rappresentazioni dei grafici delle variabili. Grafici delle variabili e loro interpretazione. Addì 26 aprile 2016 Addì 27 aprile 2016 Argomento della lezione N. 19 Esempi riassuntivi e casi particolari. Un esercizio di ripasso. Ancora ACP in R. Argomento del laboratorio N. 11 Analisi in componenti principali. Addì 28 aprile 2016 Addì 3 maggio
7 Argomento della lezione N. 20 Argomento della lezione N. 21 Introduzione Minimi quadrati. multiplo. Modello lineare Correzione collettiva esercizi di ripasso ACP. Addì 6 maggio 2016 Addì 7 maggio 2016 Argomento dell esercitazione guidata N. 3 Analisi in componenti principali. Argomento del laboratorio N. 12 Analisi in componenti principali. Modello lineare. Addì 9 maggio 2016 Addì 11 maggio 2016 Argomento della lezione N. 22 Spazio delle variabili. Decomposizione della varianza. Indice R2. Argomento della lezione N. 23 Grafico residui; ricerca modello con metodi grafici. Un esercizio sulla regressione semplice. ML in R. Addì 11 maggio 2016 Addì 12 maggio 2016 Argomento del laboratorio N. 13 Modello lineare. Argomento della lezione N. 25 ANOVA. Introduzione caso a 1 via. Costruzione matrice di rango pieno e vincolo sui coefficienti. Stima dei coefficienti per il caso bilanciato (senza dimostrazione) Decomposizione della varianza (interna+fra classi) per il caso bilanciato. Addì 17 maggio 2016 Addì 18 maggio
8 Argomento della lezione N. 25 Correzione collettiva esercizi di ripasso ML. Argomento dell esercitazione guidata N. 4 Modello lineare. Addì 19 maggio 2016 Addì 1 giugno
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