Argomenti del programma: Modelli statistici per l'analisi della dipendenza (supervised statistical learning) 1. Definizione di modello statistico 2. Modelli di dipendenza lineari e non lineari 3. Regressione lineare semplice: ipotesi, interpretazione, stima dei parametri con il metodo dei minimi quadrati, indice bontà di adattamento R-quadrato, test t, interpretazione dei risultati 4.
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Materiali didattici a cura del professore
Argomenti del programma: Argomento 1 Introduzione al Big Data e Preparazione dei Dati Argomento 2 Esplorazione dei Dati; Associazione; Regressione Lineare e Non Lineare Argomento 3 Introduzione a SAS Viya e all'Interfaccia di Visual Analytics. Argomento 4 Caricamento, Investigazione e Preparazione dei Dati con SAS Visual Analytics.
Argomenti del programma: La statistica descrittiva: I caratteri, le scale di misura La distribuzione di un carattere e la sua rappresentazione grafica Sintesi della distribuzione di un carattere: le medie analitiche e di posizione Sintesi della distribuzione di un carattere: la variabilità e la concentrazione Analisi dell’associazione tra due caratteri: distribuzione doppia; tabelle doppie di frequenza; distribuzioni condizionate;…
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Materiale didattico a cura del docente.
Argomenti del programma: Big Data: Definizione, le fonti di produzione dei Big Data Memorizzazione, gestione, interrogazione di grandi masse di dati. Dai Big Data al dataset statistico: le fasi e le tecniche di raccolta del dato elementare. Introduzione alla scelta del tipo di modello Metodi di apprendimento supervisionato: Introduzione al modello di Regressione lineare multipla, Applicazioni con SAS del modello di regressione Lineare…
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