Programma
Parte prima: Analisi dei dati longitudinali
Esempi di dati longitudinali
Considerazioni sui disegni longitudinali
Strutture di covarianza per dati longitudinali
Modelli di regressione per dati longitudinali
Modelli ad effetti misti
Tecniche di stima di ML per distribuzioni parametriche
Tecniche di stima di ML per distribuzioni non parametriche
Parte seconda: Analisi dei dati di sopravvivenza
Esempi di dati di sopravvivenza
Quantita' e modelli di base
Censura e troncamento
Stima non parametrica delle quantita' di base per dati RC e LT
Stima delle quantita' di base per altri disegni
Test per la verifica di ipotesi
Modello a rischi proporzionali con covariate fisse
Diagnostica ed inferenza sul modello PH
Prerequisiti
Conoscenza di base dei modelli di regressione, algebra delle matrici, inferenza statistica
Testi di riferimento
John P. Klein and Melvin L. Moeschberger (2003). Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data, Springer, 2nd edition.
Peter J. Diggle, Patrick J. Heagerty, Kung-Yee Liang, Scott L. Zeger (2002). Analysis of Longitudinal Data, Oxford University Press, 2nd edition.
Modalità insegnamento
La frequenza delle lezioni dell’insegnamento non è obbligatoria.
Il corso è strutturato in lezioni teoriche e pratiche frontali. Sono previste 72 ore complessive di didattica (9 CFU)
Alla fine del corso è prevista una prova di autovalutazione, in presenza del docente, allo scopo di verificare la propria preparazione, e rivedere insieme al docente aspetti chiave del programma svolto.
Frequenza
La frequenza delle lezioni dell’insegnamento non è obbligatoria.
Modalità di esame
La prova d’esame ha l’obiettivo di verificare il livello di comprensione degli argomenti trattati e, in particolare, la capacità di ragionamento sviluppata dallo studente. La valutazione è espressa in trentesimi (voto minimo 18/30, voto massimo 30/30 con lode). La valutazione consiste di unaprova scritta (composta da quattro quesiti a testo libero) e da una prova orale in cui si discute del testo prodotto durante la prova scritta. La modalità di vlautazione non cambia se l'esame è svolto da remoto. L’esame ha lo scopo di verificare se lo studente ha raggiunto gli obiettivi in termini di comprensione ed applicazione delle principali metodologie di regressione per dati longitudinali e di sopravvivenza
Bibliografia
Hsiao, C. (2014). Analysis of Panel Data, Cambridge University Press, 3rd edition.
Modalità di erogazione
La frequenza delle lezioni dell’insegnamento non è obbligatoria.
Il corso è strutturato in lezioni teoriche e pratiche frontali. Sono previste 72 ore complessive di didattica (9 CFU)
Alla fine del corso è prevista una prova di autovalutazione, in presenza del docente, allo scopo di verificare la propria preparazione, e rivedere insieme al docente aspetti chiave del programma svolto.
