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La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

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Modulo 1. Tecniche statistiche multivariate I

1.1. Analisi fattoriale

1.1.1. Introduzione
1.1.2. Fondamenti dell'analisi fattoriale
1.1.3. Analisi fattoriale
1.1.4. Metodi di rotazione dei fattori e interpretazione dell'analisi fattoriale

1.2. Modellazione dell'analisi fattoriale

1.2.1. Esempi
1.2.2. Modellazione con software statistici

1.3. Analisi delle componenti principali

1.3.1. Introduzione
1.3.2. Analisi delle componenti principali
1.3.3. Analisi sistematica delle componenti principali

1.4. Modellazione e analisi delle componenti principali

1.4.1. Esempi
1.4.2. Modellazione con software statistici

1.5. Analisi della corrispondenza

1.5.1. Introduzione
1.5.2. Test di indipendenza
1.5.3. Profili di riga e colonna
1.5.4. Analisi dell'inerzia di una nuvola di punti
1.5.5. Analisi di corrispondenze multiple

1.6. Modellazione dell'analisi di corrispondenza

1.6.1. Esempi
1.6.2. Modellazione con software statistici

1.7. Analisi discriminante

1.7.1. Introduzione
1.7.2. Regole decisionali per due gruppi
1.7.3. Classificazione si diverse popolazioni
1.7.4. Analisi discriminante canonica di Fisher
1.7.5. Scelta delle variabili: procedura Forward e Backward
1.7.6. Sistematica dell'analisi discriminante

1.8. Modellazione dell'analisi discriminante

1.8.1. Esempi
1.8.2. Modellazione con software statistici

1.9. Analisi cluster

1.9.1. Introduzione
1.9.2. Misure di distanza e di somiglianza
1.9.3. Algoritmi di classificazione gerarchica
1.9.4. Algoritmi di classificazione non gerarchica
1.9.5. Procedure per determinare il numero appropriato di gruppi
1.9.6. Caratterizzazione dei cluster
1.9.7. Sistematica dell'analisi cluster

1.10. Modellazione dell'analisi cluster

1.10.1. Esempi
1.10.2. Modellazione con software statistici

Modulo 2. Tecniche statistiche multivariate II

2.1. Introduzione
2.2. Scala nominale

2.2.1. Misure di associazione per tabelle 2x2

2.2.1.1. Coefficiente Phi
2.2.1.2. Rischio relativo
2.2.1.3. Rapporto di prodotto incrociato (Odds Ratio)

2.2.2. Misure di associazione per tabelle IxJ

2.2.2.1. Coefficiente di contingenza
2.2.2.2. V di Cramer
2.2.2.3. Lambda
2.2.2.4. Tau di Goodman e Kruskal
2.2.2.5. Coefficiente di incertezza

2.2.3. Il coefficiente Kappa

2.3. Scala ordinale

2.3.1. Coefficiente Gamma
2.3.2. Tau-b e Tau-c di Kendall
2.3.3. D di Sommers

2.4. Scala a intervalli o di rapporto

2.4.1. Coefficiente Eta
2.4.2. Coefficiente di correlazione di Pearson e di Spearman

2.5. Analisi stratificata su tabelle 2x2

2.5.1. Analisi stratificata
2.5.2. Analisi stratificata su tabelle 2x2

2.6. Formulazione del problema nei modelli log-lineari

2.6.1. Il modello saturo per due variabili
2.6.2. Il modello saturo generale
2.6.3. Altri tipi di modelli

2.7. Il modello saturo

2.7.1. Calcolo degli effetti
2.7.2. Bontà dell'adattamento
2.7.3. Test degli effetti k
2.7.4. Test di associazione parziale

2.8. Il modello gerarchico

2.8.1. Il metodo Backward

2.9. Modelli di risposta Probit

2.9.1. Formulazione del problema
2.9.2. Stima dei parametri
2.9.3. Test di bontà di adattamento del Chi-quadro
2.9.4. Test di parallelismo per gruppi
2.9.5. Stima della dose necessaria per ottenere un determinato tasso di risposta

2.10. Regressione logistica binaria

2.10.1. Formulazione del problema
2.10.2. Variabili qualitative nella regressione logistica
2.10.3. Selezione delle variabili
2.10.4. Stima dei parametri
2.10.5. Bontà dell'adattamento
2.10.6. Classificazione degli individui
2.10.7. Previsione

Modulo 3. Tecniche avanzate di previsione

3.1. Modello generale di regressione lineare

3.1.1. Definizione
3.1.2. Proprietà
3.1.3. Esempi

3.2. Regressione ai minimi quadrati parziali

3.2.1. Definizione
3.2.2. Proprietà
3.2.3. Esempi

3.3. Regressione a componenti principali

3.3.1. Definizione
3.3.2. Proprietà
3.3.3. Esempi

3.4. Regressione RRR

3.4.1. Definizione
3.4.2. Proprietà
3.4.3. Esempi

3.5. Regressione Ridge

3.5.1. Definizione
3.5.2. Proprietà
3.5.3. Esempi

3.6. Regressione Lasso

3.6.1. Definizione
3.6.2. Proprietà
3.6.3. Esempi

3.7. Regressione Elasticnet

3.7.1. Definizione
3.7.2. Proprietà
3.7.3. Esempi

3.8. Modelli di previsione non lineari

3.8.1. Modelli di regressione non lineari
3.8.2. Minimi quadrati non lineari
3.8.3. Trasformazione in modello lineare

3.9. Stima dei parametri in un sistema non lineare

3.9.1. Linearizzazione
3.9.2. Altri metodi di stima dei parametri
3.9.3. Valutazione iniziale
3.9.4. Software per computer

3.10. Inferenza statistica nella regressione non lineare

3.10.1. Inferenza statistica nella regressione non lineare
3.10.2. Convalida dell'inferenza approssimativa
3.10.3. Esempi

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