Prof. Rocco Micciolo

Anno Accademico 2001/2002

Obiettivo del corso è mettere lo studente in grado di analizzare un set di dati e saper utilizzare due classi fondamentali di strumenti della statistica computazionale: i modelli lineari generalizzati ed i metodi basati sull’analisi delle componenti principali.

1. Modelli di regressione lineare e modelli lineari generalizzati
2. Elementi di esplorazione e visualizzazione dei dati. Strategie generali e procedure grafiche per l’analisi dei dati. Grafica trellis. Esempi.
3. Teoria ed esempi di Analisi delle componenti principali. Introduzione all’analisi delle corrispondenze.

Lo studente dovrà analizzare e discutere un set di dati ricorrendo alle tecniche studiate

• Appunti del corso
• Venables and Ripley, Modern Applied Statistics with S-PLUS, Springer 1999.