Domande d'esame VERIFICATO
domande esame modelli statistici 2024
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Riassunto AI · si legge in un minuto
Riassunto:
Il corso copre modelli statistici, regressione multipla descrittiva e inferenza, oltre alla linearità dei modelli. Si esplorano nozioni iniziali, costruzione del modello, empirico e causale, machine learning. La regressione multipla descrive specificazione, stima, bontà di adattamento, interpolazione, multicollinearità, outlier. L'inferenza include modelli lineari classici, campionari, proprietà stimatori OLS, normalità, distribuzione errori, massima verosimiglianza, test F e t, intervalli di confidenza, eteroschedasticità, correlazione degli errori, scelta del modello. Si affrontano anche modelli non lineari, log lineare, regressione logis
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- Nozioni iniziali, costruzione del modello statistico, modelli empirici e causali, machine learning
- Specificazione, stima e bontà di adattamento del modello regressione multipla, interpolazione con variabili centrate e standardizzate, multicollinearità, outlier
- Inferenza statistica: modello lineare classico, proprietà ottimali stimatori OLS, normalità univariata, bivariata, multivariata, distribuzione errori, metodo di stima della massima verosimiglianza, test F e t, intervalli di confidenza, eteroschedasticità, correlazione degli errori, scelta del modello
- Oltre la linearità: modelli lineari con dati qualitativi, modelli non lineari, linearizzazione mediante logaritmi, modello log lineare, regressione logistica multipla, modello logit, odds e odds ratio, metodi di stima e bontà di adattamento per il modello log-lineare
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