78075 - TECNICHE DI ANALISI DEI DATI

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente è in grado di utilizzare in modo critico uno degli strumenti software per l'analisi dei dati di maggiore diffusione in ambito applicativo. In particolare, lo studente è in grado di (i) ottenere ed interpretare sintesi numeriche e rappresentazioni grafiche dei dati fino due variabili; (ii) effettuare analisi statistiche di tipo sia descrittivo che inferenziale in ambito univariato e multivariato con particolare attenzione alla regressione lineare e all'analisi di dati categoriali.

Contenuti

Introduzione all'ambiente statistico R e all'ambiente di sviluppo integrato Rstudio.

Aritmetica, matematica e logica con R. Le strutture dati in R.

Creazione e gestione di variabili e di data frame. Importazione di dati.

Analisi descrittiva dei dati e rappresentazioni grafiche.

Inferenza statistica per la media di una popolazione normale e per una proporzione.

Confronto delle medie di due popolazioni.

Regressione lineare.

Testi/Bibliografia

I seguenti libri sono disponibili su internet gratuitamente.

Wickham, Hadley, and Grolemund, Garrett. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. Stati Uniti, O'Reilly Media, 2016. https://r4ds.had.co.nz

Måns Thulin, Modern statistics with R, 2021. http://modernstatisticswithr.com/

Metodi didattici

Lezioni frontali in aula.

Lo studente deve assicurarsi di venire a lezione con il proprio laptop ed il software già installato alla prima lezione. Installare il software è molto semplice. È sufficiente eseguire i seguenti due passi *nell'ordine*

1. Andare su http://cran.r-project.org/ e accedere al CRAN. Selezionare il link relativo al sistema operativo in uso, seguire le istruzioni relative. Se si possiede già una distribuzione di R sul computer, è bene eseguire un aggiornamento all'ultima versione.

2. Andare su http://rstudio.org/download/desktop scegliere la distribuzione FREE e selezionare la voce relativa al sistema operativo in uso. Seguire le istruzioni per installare RStudio.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame consisterà in una prova pratica di analisi dei dati in laboratorio informatico. La struttura dell'esame sarà simile a quella di alcuni temi d'esame presenti su Virtuale.

Rifiuto del voto

Il voto ottenuto allo scritto potrà essere rifiutato al massimo una volta. Per rifiutare il voto, lo studente dovrà inviare una mail a piergiovanni.bissiri@unibo.it entro la data specificata.

Criteri di valutazione

insufficiente: <18; sufficiente: 18-23; buono: 24-27; ottimo: 28-30; eccellente: 30 e lode

Strumenti a supporto della didattica

• materiale didattico fornito dal docente sarà reso disponibile su Virtuale virtuale.unibo.it
• software statistico R www.r-project.org
• ambiente di sviluppo integrato RStudio www.rstudio.com

 

Gli studenti con disabilità o disturbi specifici dell'apprendimento (DSA) sono pregati di informare il docente della propria condizione al fine di individuare l’adozione degli accorgimenti più opportuni alle loro esigenze.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Pier Giovanni Bissiri