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With Examples in R

Libro adottato a Trieste, Trento, a.a. 2026/2027 · 4 canali

«With Examples in R» è adottato per Graphical Models And Network Science dal prof. Veronica Vinciotti (Mathematics – sede di Trento – Trento); per Tecniche Psicometriche di Base e Introduzione All’Analisi dei Dati dal prof. Enrico Perinelli (Psicologia – sede di Rovereto – Trento); per Inferenza Statistica Bayesiana dal prof. Matilde Trevisani (Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste, Strategia, Consulenza e Logistica Aziendale – sede di Trieste – Trieste).

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Come lo indica il docente: M. Scutari (2014) Bayesian networks: with examples in R. Chapman and Hall, London · With Examples in R, Python and Julia (2nd Ed.). Routledge. Available at https://peopleanalytics-regression-book.org/index.html · A Bayesian course with examples in R and Stan (2nd ed.), CRC Press

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Graphical Models And Network Science – Prof. Veronica Vinciotti Canale unico

Corso di laurea: Mathematics – sede di Trento · Laurea magistrale (LM-40) · esame facoltativo · Mathematics and Statistics for Life and Social Sciences · 6 CFU

Trento · Dipartimento di Matematica · 6 CFU · apri nel catalogo · Mathematics – sede di Trento · 2º anno · 1º semestre ›

Libri di riferimento

Whittaker – Graphical models in applied multivariate statisticsCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Lauritzen – Graphical modelsCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Højsgaard – Graphical models with RCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Statistical Analysis of Network Data with R, 2ndCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Altre letture

Agresti – Categorical data analysisCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Roverato – Graphical models for categorical dataCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
With Examples in Rquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Wilkinson – Stochastic modelling for systems biologyCerca 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: • Grafi ad indipendenza condizionata, proprietà Markov e fattorizzazione, grafi decomponibili, teorema di Hammersley-Clifford • Modelli log-lineari: identificazione, inferenza, selezione del modello • Modelli grafici Gaussiani: grafo a indipendenza condizionata, inferenza, selezione del modello • Estensione a dati ad alta dimensionalità: graphical lasso • Grafi diretti: proprietà Markov, inferenza, selezione del…

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Tecniche Psicometriche di Base e Introduzione All’Analisi dei Dati – Prof. Enrico Perinelli Canale unico

Corso di laurea: Psicologia – sede di Rovereto · Laurea magistrale (LM-51) · 1º anno · 2º semestre · Neuroscienze · 6 CFU

Trento · Dipartimento di Psicologia e Scienze Cognitive · 6 CFU · apri nel catalogo · Psicologia – sede di Rovereto · 1º anno · 2º semestre ›

Risorse supplementari chiave

Caughlin – R for HRCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Chiorri – Fondamenti di psicometriaCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Landers – Research methods for industrial and Organizational PsychologyCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
With Examples in Rquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Starbuck – The fundamentals of people analyticsCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Pecorella – Argomenti di matematica generaleCerca 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
  • Slide e articoli forniti dal docente

Argomenti del programma: Il corso di "Tecniche psicometriche e analisi dei dati" (percorso "Psicologia delle Risorse Umane e delle Organizzazioni") approfondirà, sia teoricamente che praticamente, le tecniche quantitative maggiormente utilizzate nell'ambito della Psicologia del Lavoro e delle Organizzazioni (PLO).

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Inferenza Statistica Bayesiana – Prof. Matilde Trevisani Canale unico

Corso di laurea: Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-83) · 2º anno · 1º semestre · Data Science per l'Assicurazione e la Finanza · 9 CFU / 1º anno · 1º semestre · Attuariale-finanziario · 9 CFU

Trieste · Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche · 9 CFU · apri nel catalogo · Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste · 2º anno · 1º semestre ›

Gelman, Carlin, Stern, Dunson, Vehtari, Rubin (2013) BayesianCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Ghosh – An Introduction to Bayesian AnalysisCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Gelman – Data Analysis using Regression and Multilevel/Hierarchical ModelsCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Albert – Bayesian Computation with RCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Congdon – Bayesian statistical modellingCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Congdon – Applied Bayesian modellingCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

McElreath, R. (2020) Statistical rethinking

With Examples in Rquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Gelman – Regression and other storiesCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Kruschke – Doing Bayesian data analysisCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Lunn – The BUGS BookCerca 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: 1. Introduzione: Interpretazione e confronto tra approccio classico/frequentista e approccio Bayesiano all’inferenza 2. Modelli a parametro singolo: Modelli Bernoulliani/Binomiali; Modelli Normali; Altre distribuzioni standard 3. Principi di specificazione delle distribuzioni a priori; distribuzioni a priori non-informative e di riferimento, debolmente informative, informative 4.

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Inferenza Statistica Bayesiana – Prof. Matilde Trevisani Canale unico

Corso di laurea: Strategia, Consulenza e Logistica Aziendale – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-77) · 2º anno · 1º semestre · 9 CFU

Trieste · Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche · 9 CFU · apri nel catalogo · Strategia, Consulenza e Logistica Aziendale – sede di Trieste · 2º anno · 1º semestre ›

Gelman, Carlin, Stern, Dunson, Vehtari, Rubin (2013) BayesianCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Ghosh – An Introduction to Bayesian AnalysisCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Gelman – Data Analysis using Regression and Multilevel/Hierarchical ModelsCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Albert – Bayesian Computation with RCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Congdon – Bayesian statistical modellingCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Congdon – Applied Bayesian modellingCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

McElreath, R. (2020) Statistical rethinking

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Gelman – Regression and other storiesCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Kruschke – Doing Bayesian data analysisCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Lunn – The BUGS BookCerca 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: 1. Introduzione: Interpretazione e confronto tra approccio classico/frequentista e approccio Bayesiano all’inferenza 2. Modelli a parametro singolo: Modelli Bernoulliani/Binomiali; Modelli Normali; Altre distribuzioni standard 3. Principi di specificazione delle distribuzioni a priori; distribuzioni a priori non-informative e di riferimento, debolmente informative, informative 4.

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Si studia insieme a