STATISTICA AVANZATA

Insegnamento
STATISTICA AVANZATA
Insegnamento in inglese
Advanced statistics
Settore disciplinare
SECS-S/01
Corso di studi di riferimento
METODOLOGIA DELL'INTERVENTO PSICOLOGICO
Tipo corso di studio
Laurea Magistrale
Crediti
6.0
Ripartizione oraria
Ore Attività frontale: 30.0
Anno accademico
2016/2017
Anno di erogazione
2017/2018
Anno di corso
2
Lingua
ITALIANO
Percorso
PERCORSO COMUNE
Docente responsabile dell'erogazione
CIAVOLINO Enrico

Descrizione dell'insegnamento

Nozioni di matematica e statistica di base

Il corso, pur mantenendo un’impostazione metodologica di fondo rivolta allo studio dell’analisi multidimensionale, si propone di avvalersi del supporto di software statistici dedicati, in modo da accompagnare all’apparato teorico un consistente risvolto pratico, sia dal punto di vista della risoluzione di casi studio reali o simulati, sia nell’acquisizione di familiarità con i software per l’elaborazione dei dati.

Le lezioni tradizionali di tipo frontale verranno accompagnate da esercitazioni svolte nel laboratorio informatico, in modo da rendere autonomi gli studenti nell’utilizzo del software statistico R per l’analisi dei modelli statistici.

La valutazione degli studenti avviene attraverso un test scritto.
Il test è composto da 15 quesiti:

  • Test 1          (9 punti). Dimostrazione scritta riguardo al calcolo matriciale, l'ACP e l'AC
  • Test 2-14   (1 punto a quesito). Domande a risposta multipla con quattro modalità di risposta riguardo ai temi riportati nel Programma Esteso.
  • Test 15        (6 punti). Domanda aperta riguardo all'elaborato sviluppato nella tesina.

Il prerequisito per accedere al test è lo sviluppo di un report di ricerca (max 10 pages) in cui siano analizzati dati reali e che mostri l'apprendimento delle tecniche quantitative di analisi dei dati (AC, ACP, Cluster) e l'uso del software R. Dal sito: https://formazioneonline.unisalento.it è possibile scaricare il materiale didattico, il Template per il report e il link a dataset da utilizzare.

Il report deve essere consegnato 5 giorni prima dell'esame

 

  • Elementi essenziali di algebra lineare
    • Definizione di Matrici e Vettori. Somma e Prodotto Interno tra matrici. Alcune proprietà delle matrici. Matrici di Codevianza e Covarianza. Standardizzazione e Matrice di Correlazione.
  • Analisi in Componenti Principali (ACP)
    • Definizione e obiettivi dell'ACP. Rappresentazione dei dati nello spazio degli individui: Ricerca della prima e seconda componente principale. Rappresentazione dei dati nello spazio delle variabili: Ricerca della prima e seconda componente principale. Scelta del numero delle componenti da estrarre. Rappresentazioni grafiche. Proprietà.
  • Analisi delle Corrispondenze (AC)
    • Introduzione e cenni storici. Matrice dei profili riga. Matrice dei profili colonna.  Spazio delle righe. Spazio delle colonne. Formule di transizione. Contributo assoluto CA e contributo relativo CR. Rappresentazioni grafiche. Proprietà.
  • Cluster Analysis
    • Introduzione e cenni storici. Indici di dissimilarità. Distanza Euclidea e di Manhattan. Indici di similarità. Indice di Zubin e di Jaccard. Algoritmi di CA gerarchici. Legami tra unità.

Gli aspetti teorici vanno integrati con l'uso del software R. Dal sito: https://formazioneonline.unisalento.it è possibile scaricare il materiale didattico, il Template per il report e il link a dataset da utilizzare.

M. Gherghi, C. N. Lauro (2008), Introduzione all'Analisi dei dati multidimensionali, RCE.

Sul sito https://formazioneonline.unisalento.it sono rese disponibili dispense, data set ed esercizi di apprendimento.

Semestre
Primo Semestre (dal 02/10/2017 al 26/01/2018)

Tipo esame
Obbligatorio

Valutazione
Orale - Voto Finale

Orario dell'insegnamento
https://easyroom.unisalento.it/Orario