- Docente: Cinzia Viroli
- Crediti formativi: 3
- SSD: SECS-S/01
- Lingua di insegnamento: Inglese
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
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Corso:
Laurea Magistrale in
Statistical sciences (cod. 9222)
Valido anche per Laurea Magistrale in Statistica, economia e impresa (cod. 8876)
Contenuti
Questo corso intensivo di 3 cfu è tenuto da due esperti dei modelli social network analysis: il dott. Alberto Caimo e la dott.ssa Isabella Gollini, che alterneranno i modelli teorici a momenti pratici attraverso l'utilizzo del software R. In particolare durante il corso si illustreranno i seguenti argomenti:
- Modelli esponenziali di grafi aleatori e a variabili latenti
- Simulazione MCMC di grafi aleatori e stima dei parametri
- Tecniche diagnostiche per valutare la bontà di adattamento dei modelli
- Software R per l'analisi delle reti (statnet)
ORARIO DELLE LEZIONI
29 maggio, aula VII 10-13
29 maggio, LAB G 14-16
30 maggio aula VII 9-13
30 maggio LAB G 14-16
31 maggio LAB G 9-12
Testi/Bibliografia
- Lusher, D., Koskinen, J., & Robins, G. (2012). Exponential random graph models for social networks: Theory, methods, and applications. Cambridge University Press.
- Hoff, P. D., Raftery, A. E., & Handcock, M. S. (2002). Latent space approaches to social network analysis. Journal of the american Statistical association, 97(460), 1090-1098.
Metodi didattici
- Lezioni frontali in aula
- Esercitazioni in laboratorio informatico
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
L'apprendimento si considera verificato attraverso la frequenza obbligatoria al corso
Strumenti a supporto della didattica
Note dei docenti
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Cinzia Viroli