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Prof. Maria Cristina Recchioni

Università Politecnica delle Marche · Economia · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Maria Cristina Recchioni

Materie del prof. Maria Cristina Recchioni

Computational Statistics And Quantitative Methods (1St And 2Nd Module) Canale unico

Corso di laurea: Data Science for Economics, Business and Finance – sede di Ancona · Laurea magistrale (LM Data) · 1º anno · 1º semestre · 12 CFU

Politecnica delle Marche · Economia · 12 CFU · apri nel catalogo · Data Science for Economics, Business and Finance – sede di Ancona · 1º anno · 1º semestre ›

Hewson – Multivariate Statistics with RCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Newbold – Statistics 9/EdCerca su Amazon ›Da studiare: [Capitolo 8, Capitolo 9, Capitolo 10, Capitolo 11]Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Altro materiale didattico (slide, esercizi, homework) è messo a disposizione sul sito del corso

Argomenti del programma: Richiami di algebra delle matrici e di ottimizzazione vincolata Introduzione all’uso del linguaggio R e Python. Intervalli di confidenza Verifica di ipotesi Analisi multivariata dei dati 5.1. Analisi delle componenti principali. 5.2. Regressione multipla. 5.3 Cluster Analysis 5.4. Regressione logistica 5.6. Introduzione all’apprendimento automatico, problema di classificazione attraverso l’analisi discriminante

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Statistics For Big Data Canale unico

Corso di laurea: Data Science for Economics, Business and Finance – sede di Ancona · Laurea magistrale (LM Data) · 1º anno · 2º semestre · 6 CFU

Politecnica delle Marche · Economia · 6 CFU · apri nel catalogo · Data Science for Economics, Business and Finance – sede di Ancona · 1º anno · 2º semestre ›

Dietrich – Data Science and Big Data AnalyticsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Erl – Big Data FundamentalsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Giudici – Applied Data MiningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Eventuale altro materiale didattico sarà messo a disposizione sul sito del corso

Argomenti del programma: 1. Contenuti. Introduzione al Data Mining (esplorazione dei dati e preprocessing) Classificazione supervisionata e non supervisionata (richiami di classificazione e regressione, richiami di clustering Dimensionality reduction (richiami di PCA e Factor Analysis) Alberi di Decisione Modelli di rete. 2. Esercitazioni. Applicazioni su R.

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Statistics Canale unico

Corso di laurea: Digital Economics and Business – sede di Ancona · Laurea triennale (L-18) · 2º anno · 1º semestre · 9 CFU

Politecnica delle Marche · Economia · 9 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Altro materiale didattico (slide, esercizi, homework) è messo a disposizione sul sito del corso

Argomenti del programma: A) Lezioni 1 Analisi statistica descrittiva 1.1 Collettivo statistico: concetti e natura dei caratteri. 1.2 Distribuzioni univariate e loro rappresentazione. 1.3 Le misure di posizione. 1.4 Le misure della variabilità. 1.5 Le distribuzioni secondo due caratteri e la loro rappresentazione. 1.6 La teoria della connessione e le sue misure. 1.7 Lo studio della dipendenza e dell’interdipendenza.

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Quantitative Methods For Economics Canale unico

Corso di laurea: International Economics and Commerce – sede di Ancona · Laurea magistrale (LM-56) · 1º anno · 1º semestre · Global Economic Analysis · 9 CFU

Politecnica delle Marche · Economia · 9 CFU · apri nel catalogo · International Economics and Commerce – sede di Ancona · 1º anno · 1º semestre ›

Hewson – Multivariate Statistics with RCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Newbold – Statistics 9/EdCerca su Amazon ›Da studiare: [Capitolo 8, Capitolo 9, Capitolo 10, Capitolo 11]Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Altro materiale didattico (slide, esercizi, homework) è messo a disposizione sul sito del corso

Argomenti del programma: Richiami di algebra delle matrici e di ottimizzazione vincolata Introduzione all’uso del linguaggio R e Python. Intervalli di confidenza Verifica di ipotesi Analisi multivariata dei dati 5.1. Analisi delle componenti principali. 5.2. Regressione multipla. 5.3 Cluster Analysis 5.4. Regressione logistica 5.6. Introduzione all’apprendimento automatico, problema di classificazione attraverso l’analisi discriminante

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Maria Cristina Recchioni per Computational Statistics And Quantitative Methods (1St And 2Nd Module)?

Hewson – Multivariate Statistics with R; Newbold – Statistics 9/Ed

Quali libri consiglia il prof. Maria Cristina Recchioni per Statistics For Big Data?

Dietrich – Data Science and Big Data Analytics; Erl – Big Data Fundamentals; Giudici – Applied Data Mining

Quali libri consiglia il prof. Maria Cristina Recchioni per Quantitative Methods For Economics?

Hewson – Multivariate Statistics with R; Newbold – Statistics 9/Ed