Scienze statistiche - Statistical Sciences

FULVIO DE SANTIS
FULVIO DE SANTIS

Obiettivi
Sviluppo di capacità analitiche e computazionali per risolvere problemi di decisioni statistiche con il software R.

Conoscenza e comprensione
Gli studenti sviluppano la capacità di comprendere e risolvere esercizi semplici e complessi di teoria statistica delle decisioni.

Applicare conoscenza e comprensione
Agli studenti è richiesto di applicare competenze teoriche e computazionali (con il software R) per risolvere problemi infrenziali formalizzati come problemi di decisione

Capacità di giudizio
Ono degli obiettivi principali del corso e delle attività pratiche previste è lo sviluppo da parte degli studenti dell'abilità di confrontare metodi alternativi e di scegliere tra questi, ovvero di raffinare la loro capacità di giudizio.

Abilità comunicative
Gli studenti sviluppano tali capacità attraverso la presentazione scritta dei loro elaborati.

Capacità di apprendimento
Gli studenti acquisiscono capacità utili anche a cuturi corsi universitari e alla loro futura attività professionale (uso del software R, formalizzazione di problemi statistici, abilità computazionali).

Conoscenze: metodi computazionali per problemi di decisione statistica
Abilità: capacità di formalizzare e risolvere problemi di decisione statistica tramite software R

Nozioni di Inferenza statistica, probabilità e teoria delle decisioni

Uso del software R per la risoluzione e la comprensione di problemi di decisioni statistiche.

Parte 1 (1/3 del corso)
Inferenza bayesiana usando il software R.
Distribuzioni a priori e a posteriori; stima puntuale, intervallare e test; analisi predittiva; approssimazioni normale; simulazione (Monte Carlo).

Parte 2 (2/3 del corso)
Analisi delle decisioni e delle decisioni statistiche con R.
Funzioni di perdita; funzioni di rischio normali; perdite finali attese; decisioni ottime; simulazione

Testi forniti dal docente e disponibili sul sito Moodle del corso di Teoria statistica delle decisioni.

Piccinato (2009). Metodi per le decisioni statistiche. Springer

Lezioni frontali e laboratori con software R in classe.
Modalità: in presenza a meno di restrizioni sanitarie.

La frequenza è obbligatoria

Prova pratica, scritta, valutazione intermedia.
Tipologia quesiti: esercizi numerici, analisi dati, simulazioni.

Esempi di esercizi di esami nella pagina Moodle del corso
https://elearning.uniroma1.it/course/view.php?id=16936
(pwd: decisioni2023)