ID:
149021-ENG
Dettaglio:
SSD: STATISTICA
Durata: 48
CFU: 6
Sede:
BERGAMO
Url:
ECONOMICS AND DATA ANALYSIS - 149-270-EN/Data Science Anno: 2
Anno:
2025
Il corso è progettato per fornire conoscenze e comprensione dei metodi computazionali contemporanei per risolvere problemi inferenziali complessi. Alla fine del corso, gli studenti saranno in grado di applicare le funzioni esistenti all'interno del framework software R e di implementare autonomamente nuove funzioni e tecniche computazionali su misura per sfide inferenziali specifiche nei vari modelli statistici.
- Buona conoscenza della teoria della probabilità, della statistica inferenziale e dei modelli statistici fondamentali.
- Conoscenza di base del linguaggio di programmazione R.
Il corso ha una durata complessiva di 48 ore, che includono lezioni teoriche (supportate da slide) e sessioni pratiche utilizzando il software R.
L'esame consiste in una prova pratica che comprende sia domande teoriche che esercizi che richiedono l'uso del software R. La valutazione si concentrerà anche sulla capacità di interpretare criticamente i risultati.
- Metodi Monte Carlo e generazione di numeri casuali: algoritmi di accettazione e rifiuto, importance sampling, metodo dell'inversione, tecniche di riduzione della varianza e integrazione numerica.
- Esplorazione numerica e grafica della funzione di verosimiglianza. Algoritmi di ottimizzazione per inferenza frequentista in scenari complessi.
- Introduzione alle tecniche di ricampionamento come bootstrap e jackknife, e introduzione all'inferenza basata su bootstrap per modelli complessi.
- Metodi Markov Chain Monte Carlo (MCMC), inclusi il Gibbs sampler e il Metropolis-Hastings, con un'enfasi sulle tecniche diagnostiche e sulla loro applicazione nell'inferenza bayesiana.