- Docente: Lucio Picci
- Crediti formativi: 8
- SSD: SECS-P/05
- Lingua di insegnamento: Inglese
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Forli
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Corso:
Laurea Magistrale in
International politics and markets (cod. 9226)
Valido anche per Laurea Magistrale in Interdisciplinary research and studies on eastern europe (cod. 8049)
Laurea Magistrale in Scienze internazionali e diplomatiche (cod. 8783)
Laurea Magistrale in Scienze internazionali e diplomatiche (cod. 9247)
Conoscenze e abilità da conseguire
This course provides students with an introduction to Statistics for the social sciences. Topics include basic mathematical tools used in social science modeling and statistics, theory of estimation and inference, regression analysis and differences of means. The course has an applied orientation. Examples draw heavily from political science, and will be analyzed using the software Stata. At the beginning of the course, it is assumed that all students are familiar with the topics that are typically treated in introductory statistics courses, and in particular with the main concpets of the theory of probability, estimation, and test of hypotheses. At the end of the course, the student is able to to apply the methods considered, using Stata, and to correctly interpret the results of his/her analyses
Contenuti
- Introduzione e conoscenze
propedeutiche (Settimana 1 e 2)
Introduzione del corso e panoramica dei temi trattati.
Sulla storia del pensiero econometrico, si legga Le verità sfuggenti dell'econometria, Lucio Picci, 2000.
Verifica della conoscenza dei seguenti temi, come solitamente trattati in un corso di introduzione alla statistica: statistica descrittiva; la probabilità; variabili casuali e distribuzioni di probabilità; l'analisi campionaria; la stima; la verifica di ipotesi. [SW] cap. 2, 3. [PP]: Capitolo 1. Tutto ; Capitolo 2. Tutto, escluso 2.10 ; Capitolo 3. 3.1, 3.2, 3.4 ; Capitolo 4. "La probabilità" .Tutto, con l'esclusione di 4.9 (Teorema di Bayes) ; Capitolo 5. Variabili casuali e distribuzioni di probabilità. Tutto con esclusione di: 5.6 (distribuzione binomiale), 5.7 (distribuzione ipergeometrica) ; Capitolo 6. L'analisi campionaria. Tutto con esclusione di: 6.6 (la distribuzione campionaria di una frequenza relativa) ; Capitolo 7. Tutto con l'esclusione di 7.6 (la stima per intervallo della frequenza relativa) ; Capitolo 8. Tutto con l'esclusione di 8.4 (verifica di ipotesi per una freq. relativa) e 8.6 (altri casi)
Esercitazione n. 1: l'analisi esplorativa dei dati.
- Il modello di regressione
lineare con un singolo regressore (Settimana 3)
Stima dei coefficienti e verifica di ipotesi. [SW] Cap 4 e 5, tutte le sezioni.
Esercitazione n. 2: Il modello di regressione lineare con un singolo regressore.
- Il modello di regressione
lineare multivariato (Settimana 4)
ll modello di regressione lineare multivariato. [SW] capitolo 6, 9, (e, come eventuale approfondimento non obbligatorio, 17 e 18.1, 18.2, 18.4 e 18.5).
Esercitazione n. 3: il modello di regressione multivariato, parte I.
- La verifica di ipotesi nel
modello di regressione lineare. (Settimana 5)
Test t e test F. [SW] capitolo 7 (e, come eventuale approfondimento non obbligatorio, 18.3)
Esercitazione n. 4: il modello di regressione multivariato, parte II.
- L'analisi del modello di
regressione e l'eteroschedasticità (Settimana 6)
Il problema dell'eteroschedasticità, la sua individuazione, la stima robusta degli errori standard. [SW] capitolo 7, (e, come eventuale approfondimento non obbligatorio, 18.6).
Analisi del modello di regressione: [SW] Capitolo 9 (tutto)
Esercitazione n. 6: Eteroschedasticità e stima GLS.
- Modelli per dati
panel(Settimana 7)
Modelli per dati panel.
Modello "pooled" e con effetti fissi. [SW] capitolo 10 (tutto).
Esercitazione n. 7.: Modelli per dati panel.
- La stima con variabili
strumentali (Settimana 8)
La stima con variabili strumentali e 2SLS.
[SW] capitolo 12 (tutto) (e, come eventuale approfondimento non obbligatorio, 18.7)
Esercitazione n. 8: La stima con variabili strumentali.
- La stima di modelli con
variabile dipendente discreta (Settimana 9)
[SW] capitolo 11 (tutto).
Esercitazione n. 9: La stima di modelli con variabile dipendente discreta.
- Modelli per dati di tipo serie
storica. Verifica dei concetti e analisi dei lavori realizzati
dagli studenti(Settimana 10)
[SW] Capitolo 14 (dalla sezione 1 alla sezione 5 inclusa; Leggere la sezione 6).
Esercitazione n. 10: Riepilogo.
Testi/Bibliografia
The main textbook is:
Stock, James and Mark W. Watson. 2012. Introduction to
Econometrics. 3rd edition. Pearson (indicated in what follows as
[SW])
Also relevant is: Ray C.
Fair. 2012. Predicting Presidential Elections and Other Things.
2nd. edition. Stanford University Press (The PDF file of the first
edition is:
avialable online
). A copy is available at
the Central library.
To review the topics
whose knowledge is a prerequisite for this course, students may
peruse any introductory text in statistics. Students who can read
Italian may want to consider: Pacini, B. and Picci, L. 2001.
Introduzione alla Statistica, Clueb (indicated in what follows as
[PP]). A limited number of copies of this textbook may be borrowed
from the library.
Metodi didattici
20 hours of dedicated classes will be devoted to the use of the STATA software.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
The final grade will be based on one midterm exam (25%), one final exam (25%), and one Stata project (read the instructions here ), which will be split into two parts (25% each). The first midterm exam will be taken after Week 5 of the course.
Link ad altre eventuali informazioni
https://sites.google.com/view/quantitativemethods/
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Lucio Picci