Prof. Tommaso Gastaldi: i libri dei suoi insegnamenti

1. Come si organizza un flusso di lavoro di analisi dati in un linguaggio di programmazione statistica?
2. Come si importano e si uniscono dataset provenienti da fonti diverse?
3. Quali funzioni si usano per riassumere e trasformare una tabella di dati?
4. Come si produce un grafico della distribuzione di una variabile continua?
5. Come si esegue una regressione lineare semplice e come si leggono i risultati principali?
6. Come si verifica che un modello non sia influenzato da pochi punti anomali?
7. Come si genera un campione casuale riproducibile in un ambiente di calcolo?
8. Come si effettua un test di ipotesi per la differenza tra due proporzioni?
9. Come si costruiscono tabelle riassuntive pronte per la pubblicazione?
10. Quali strumenti si usano per gestire le versioni del codice in un progetto di analisi?
11. Come si conduce un'analisi esplorativa di un dataset con molte variabili?
12. Come si valuta la correlazione tra due variabili in presenza di relazioni non lineari?
13. Come si implementa un bootstrap semplice per stimare l'incertezza di una statistica?
14. Come si organizzano le funzioni in modo riutilizzabile in uno script di analisi?
15. Come si verifica che un risultato sia lo stesso ogni volta che si esegue il codice?
16. Quali controlli si effettuano sulla coerenza dei dati dopo una trasformazione?
17. Come si costruisce un report automatico a partire da uno script di analisi?
18. Come si gestiscono le date e i tempi in un dataset di indagine?
19. Come si stima un modello semplice per una serie storica?
20. Quali sono le buone pratiche per documentare il codice di un'analisi statistica?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.

1. Quali sono le fasi di un'analisi statistica applicata a un problema reale?
2. Come si sceglie il test statistico più adatto a un determinato disegno sperimentale?
3. Che cosa significa p-value e quali errori di interpretazione sono più frequenti?
4. Quali differenze esistono tra errore di primo tipo ed errore di secondo tipo?
5. Come si costruisce un intervallo di confidenza per una media e quali ipotesi richiede?
6. Come si confrontano le medie di più gruppi quando le assunzioni dell'analisi della varianza non sono soddisfatte?
7. Quando è appropriato un modello lineare generalizzato e quali distribuzioni può trattare?
8. Come si interpreta un coefficiente di correlazione e quali limiti presenta?
9. Quali strumenti si usano per valutare la qualità di un campione di un'indagine?
10. Come si stimano gli errori standard in presenza di un campionamento complesso?
11. Quale ruolo ha la randomizzazione nella validità di un confronto statistico?
12. Come si applica l'analisi di regressione a dati economici o sociali con variabili correlate?
13. Che cosa si intende per stazionarietà quando si analizzano serie storiche?
14. Come si scelgono le variabili esplicative in un modello di regressione applicato?
15. Come si presentano i risultati statistici in un rapporto tecnico in modo chiaro?
16. Quali sono le principali cause di distorsione nei campioni di indagini telefoniche o online?
17. Come si trattano le variabili ordinali in un'analisi statistica applicata?
18. Che cosa significa test non parametrico e in quali casi è preferibile?
19. Come si valuta la robustezza di un risultato rispetto a scelte analitiche diverse?
20. Quali criteri permettono di decidere se un risultato statistico ha rilevanza pratica?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.