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Università degli Studi di Roma - La Sapienza finanza e assicurazioni Curriculum financial risk and data analysis - in lingua inglese 2025
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Advanced statistics for finance covers linear regression, KNN methods, logistic regression, discriminant analysis, and variable selection techniques like lasso and ridge regression. Linear regression models predict outcomes using features, with OLS providing a BLUE estimator. KNN predicts based on k-nearest neighbors, balancing flexibility and overfitting concerns. Logistic regression models binary outcomes better than linear regression. Discriminant analysis is suitable for multiple categories when features are Gaussian. Ridge and lasso regressions address high-dimensional issues by introducing bias-variance tradeoffs, with lasso offering automatic va
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- Linear Regression: Predicts outcomes using a linear model with features; focuses on interpretability and computation. Key concepts include OLS estimation, bias-variance trade-off, and variable selection methods like forward selection and backward elimination.
- KNN Methods: Uses the k-nearest neighbors to predict outcomes based on similarity in feature space; considers flexibility and choice of k as critical parameters.
- Logistic Regression: Models probabilities for binary outcomes using the logistic function; provides a framework for hypothesis testing and confidence intervals, with alternatives like the probit model.
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