Università degli Studi RomaTreScuola di Economia
 
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Statistica Multivariata (n.o.)

lauree triennali

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire agli studenti gli strumenti per effettuare elaborazioni ed analisi dei dati in campo economico, del management, della finanza. Obiettivo comune delle diverse tecniche multivariate e’ la riduzione della dimensione della matrice dei dati al fine di far emergere strutture latenti, con l’obiettivo di definire e qualificare concetti astratti quali la qualità della vita o l’indice di sviluppo economico, oppure di effettuare analisi di mercato (individuando ad esempio il target a cui vendere un determinato prodotto), o a supporto di decisioni della direzione finanziaria di un’impresa. Lo scopo principale degli strumenti che verranno presentati durante il corso e' quello di sintetizzare i dati a disposizione ; in taluni casi individuando particolari relazioni che legano le diverse variabili (e quindi procedendo ad una riduzione del numero di variabili), in altri individuando caratteristiche che accomunano tra loro diverse unita' statistiche (e quindi facendo una sintesi delle unita' della popolazione raggruppandole in modo opportuno).

Docenti: Silvia Terzi (docente titolare)

Crediti: 9

Numero moduli: 1

Date di esame

Programma

• Richiami di algebra delle matrici (autovalori, autovettori, forme quadratiche);
• Analisi delle componenti principali: impostazione geometrica del problema; scelta del numero di componenti (scree-plot; varianza spiegata); interpretazione: il cerchio delle correlazioni.
• Cluster analysis: misure di dissimilarità; algoritmi gerarchici (legame singolo, legame completo, legame medio; il metodo di Ward) , algoritmi non gerarchici (k-means, nubi dinamiche; forme forti).
• Tecniche di segmentazione di mercato.
• Il modello di regressione multipla: stimatori dei minimi quadrati; analisi dei residui; misure di accostamento.
• Analisi della varianza.

Nozioni di base sull’uso di pacchetti statistici (R) per effettuare analisi dei dati quali regressione, componenti principali, classificazione, segmentazione.

[ ultimo aggiornamento 28/7/2015 ]

vedi anche

Testi

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