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Introductory Econometrics – Politecnico di Milano

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Prof. Rocco Roberto Mosconi Canale unico

Corso di laurea: Food Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · 5 CFU

Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 5 CFU · apri nel catalogo · Food Engineering · 1º semestre ›

William Greene – Econometric AnalysisCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Overview The agenda includes regression, instrumental variables, differences-in-differences, probit, logit, tobit, survival analysis. One of the goals is to equip students with working knowledge of the tools of probability and statistics, skills in data handling and statistical programming, and an understanding of the models and methods of applied econometrics.

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Prof. Rocco Roberto Mosconi Canale unico

Corso di laurea: Industrial Safety and Risk Engineering · Laurea triennale · 1º anno · 1º semestre · Risk Engineering · 5 CFU

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William Greene – Econometric AnalysisCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Overview The agenda includes regression, instrumental variables, differences-in-differences, probit, logit, tobit, survival analysis. One of the goals is to equip students with working knowledge of the tools of probability and statistics, skills in data handling and statistical programming, and an understanding of the models and methods of applied econometrics.

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Prof. Rocco Roberto Mosconi Canale unico

Corso di laurea: Management Engineering · Laurea triennale · esame facoltativo · 5 CFU

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William Greene – Econometric AnalysisCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Overview The agenda includes regression, instrumental variables, differences-in-differences, probit, logit, tobit, survival analysis. One of the goals is to equip students with working knowledge of the tools of probability and statistics, skills in data handling and statistical programming, and an understanding of the models and methods of applied econometrics.

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