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Modello Lineare – Teoria e Applicazioni con R

Libro adottato a Padova, a.a. 2026/2027 · 4 canali

«Modello Lineare – Teoria e Applicazioni con R» è adottato per Modelli Statistici 1 dal prof. Guido Masarotto (Statistica per l'Economia e l'Impresa – sede di Padova, Statistica per le Tecnologie e le Scienze – sede di Padova – Padova); per Modelli Statistici 1 dai docenti Matteo Grigoletto e Giuseppe Alfonzetti (Statistica per l'Economia e l'Impresa – sede di Padova, Statistica per le Tecnologie e le Scienze – sede di Padova – Padova).

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Come lo indica il docente: Modello Lineare - Teoria e Applicazioni con R , Autori: Grigoletto, M., Pauli, F., Ventura, L., Luogo: Torino, Anno: 2017, Editore: Giappichelli, Note: --

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Modelli Statistici 1 – Prof. Guido Masarotto Canale dispari

Corso di laurea: Statistica per l'Economia e l'Impresa – sede di Padova · Laurea triennale (L-41) · 2º anno · 2º semestre · 9 CFU

Padova · Dipartimento di Scienze Statistiche · 9 CFU · apri nel catalogo · Statistica per l'Economia e l'Impresa – sede di Padova · 2º anno · 2º semestre ›

Titolo

Modello Lineare – Teoria e Applicazioni con Rquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: I contenuti del programma, in sintesi, possono essere divisi in due parti: 1) ll modello di regressione lineare normale (6 CFU) Inferenza basata sulla verosimiglianza: stima puntuale, intervalli di confidenza, verifica di ipotesi lineari sui coefficienti di regressione e test F, previsioni. Ipotesi del secondo ordine: stima ai minimi quadrati e Teorema di Gauss Markov.

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Modelli Statistici 1 – Prof. Matteo Grigoletto, Prof. Giuseppe Alfonzetti Canale pari

Corso di laurea: Statistica per l'Economia e l'Impresa – sede di Padova · Laurea triennale (L-41) · 2º anno · 2º semestre · 9 CFU

Padova · Dipartimento di Scienze Statistiche · 9 CFU · apri nel catalogo · Statistica per l'Economia e l'Impresa – sede di Padova · 2º anno · 2º semestre ›

Titolo

Modello Lineare – Teoria e Applicazioni con Rquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: I contenuti del programma, in sintesi, possono essere divisi in due parti: 1) ll modello di regressione lineare normale (6 CFU) Inferenza basata sulla verosimiglianza: stima puntuale, intervalli di confidenza, verifica di ipotesi lineari sui coefficienti di regressione e test F, previsioni. Ipotesi del secondo ordine: stima ai minimi quadrati e Teorema di Gauss Markov.

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Modelli Statistici 1 – Prof. Guido Masarotto Canale dispari

Corso di laurea: Statistica per le Tecnologie e le Scienze – sede di Padova · Laurea triennale (L-41) · 2º anno · 2º semestre · 9 CFU

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Modello Lineare – Teoria e Applicazioni con Rquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: I contenuti del programma, in sintesi, possono essere divisi in due parti: 1) ll modello di regressione lineare normale (6 CFU) Inferenza basata sulla verosimiglianza: stima puntuale, intervalli di confidenza, verifica di ipotesi lineari sui coefficienti di regressione e test F, previsioni. Ipotesi del secondo ordine: stima ai minimi quadrati e Teorema di Gauss Markov.

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Modelli Statistici 1 – Prof. Matteo Grigoletto, Prof. Giuseppe Alfonzetti Canale pari

Corso di laurea: Statistica per le Tecnologie e le Scienze – sede di Padova · Laurea triennale (L-41) · 2º anno · 2º semestre · 9 CFU

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Argomenti del programma: I contenuti del programma, in sintesi, possono essere divisi in due parti: 1) ll modello di regressione lineare normale (6 CFU) Inferenza basata sulla verosimiglianza: stima puntuale, intervalli di confidenza, verifica di ipotesi lineari sui coefficienti di regressione e test F, previsioni. Ipotesi del secondo ordine: stima ai minimi quadrati e Teorema di Gauss Markov.

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