Prof. Antonio Lucadamo

• Materiale didattico integrativo
• Materiale fornito dal docente relativo alle tecniche di Analisi delle Corrispondenze Semplice e Multipla e alle applicazioni economico-manageriali trattate durante il corso.

Argomenti del programma: Modulo 1 – Introduzione alla Data Science per l’Economia e il Management - Il ruolo della Data Science nei processi decisionali. - Introduzione all’ambiente di lavoro R. Modulo 2 – Modelli di regressione - Richiami del modello di regressione lineare semplice. - Modello di regressione lineare multipla. - Interpretazione dei coefficienti e valutazione delle prestazioni del modello.

Argomenti del programma: Modulo 1 – Introduzione alla Data Science Il ruolo della Data Science nei processi decisionali. Caratteristiche dei Big Data. Fasi del processo di analisi dei dati. Modulo 2 – Modelli predittivi per dati continui - Richiami regressione lineare e logistica. - Regressione locale. - Funzioni spline. - Alberi di regressione. Modulo 3 – Modelli di classificazione - Analisi discriminante lineare e quadratica.

• È possibile reperire materiale didattico utilizzato durante le lezioni al seguente link:

Argomenti del programma: Il corso fornisce gli strumenti teorici e applicativi per la costruzione, la stima e l'interpretazione dei Modelli Lineari Generalizzati (Generalized Linear Models, GLM), una classe unificata di modelli statistici per l'analisi di variabili risposta di diversa natura.