R per l’analisi statistica multivariata
CdL in Scienze Statistiche ed Economiche, Università Milano-Bicocca
Il corso R per l’analisi statistica multivariata è stato erogato da Tommaso Rigon nel corso di laurea “Scienze Statistiche ed Economiche” dell’Università Milano-Bicocca negli A.A. 2020/2021, 2021/2022 e 2022/2023.
Il materiale didattico di questo sito rimarrà online a tempo indefinito.
Materiale didattico
Il software R
R è un software open source ed è possibile scaricarlo al link https://cloud.r-project.org.
L’uso di Rstudio è facoltativo in questo corso, anche se fortemente consigliato. È possibile scaricarlo al link https://rstudio.com/products/rstudio/.
La documentazione del software R è parte integrante del materiale didattico.
Testi di riferimento
- Albert, J. & M. Rizzo (2012). R by Example. Springer.
- Robert, C. & G. Casella (2010). Introducing Monte Carlo Methods with R. Springer
Testi di consultazione
- Il materiale didattico aggiuntivo fornito su questa pagina web.
- Adler, J. (2012). R in a nutshell. O’Reilly.
- Grolemund, G. & Wickham, H. (2016). R for Data Science. O’Reilly.
- Venables, W. N., Smith D. M. & the R Core Team (2021). An Introduction to R.
Materiale didattico
La sigla AR corrisponde al libro di Albert & Rizzo. La sigla RC corrisponde al libro Robert & Casella.
| Argomenti | Materiale didattico | Materiale aggiuntivo | Sezioni libro di testo |
|---|---|---|---|
| INTRODUZIONE AD R | |||
| A-B-C: calcolo scientifico ed algebra lineare | Unità A | Codice R | AR §1.1, §1.3, §A1 — §A3 |
| Elementi di programmazione | Unità B | Codice R | AR §1.2, §1.6 — §1.8 |
| I dataframes | Unità C | Codice R | AR §1.4 — §1.5 |
| Esercizi | Esercizi 1 | soluzione. R | |
| STATISTICA DESCRITTIVA | |||
Analisi descrittiva dei dati dde |
Unità D | Codice R | AR §2.1 — §2.3, §2.7 |
Analisi descrittiva dei dati emoglobina |
Unità E | Codice R | AR §2.1 — §2.3, §2.7 |
| Esercitazione | Unità F | Codice R | AR 7.1, §7.2 |
Analisi descrittiva dei dati titanic |
Unità G | Codice R | AR §3.1 — §3.5 |
| Esercizi | Esercizi 2 | soluzione. R | |
| CALCOLO DELLE PROBABILITÀ | |||
| Variabili aleatorie | Unità H | Codice R | RC §2.1, §2.2 |
| Metodi Monte Carlo | Unità I | Codice R | AR §11.1 — §11.5, §13.1, §13.2; RC §3.1, §3.2 |
| Esercizi | Esercizi 3 | soluzione. R | |
| INFERENZA STATISTICA | |||
| Metodi numerici per l’analisi di verosimiglianza | Unità K | Codice R | RC §5.1, §5.2 |
| Proprietà degli stimatori | Unità M | Codice R | AR §13.3 |
| Esercizi | Esercizi 4 | soluzione. R | |
| LEZIONI AGGIUNTIVE | |||
| Casinò, roulette e metodi Monte Carlo | Unità J | Codice R | AR §11.2 |
| Minimi quadrati non lineari | Unità L | Codice R | |
| ESAMI PASSATI | |||
| Esame 20 Febbraio 2023 | Esame | soluzione.R | |
| Esame 6 Febbraio 2023 | Esame | soluzione.R | |
| Esame 22 Febbraio 2022 | Esame | soluzione.R | |
| Esame 4 Febbraio 2022 | Esame | soluzione.R | |
| Esame 19 Novembre 2021 | Esame | soluzione.R | |
| Esame 22 Luglio 2021 | Esame | soluzione.R | |
| Esame 30 Giugno 2021 | Esame | soluzione.R | |
| Esame 24 Febbraio 2021 | Esame | soluzione.R | |
| Esame 08 Febbraio 2021 | Esame | soluzione.R |
Approfondimenti
Articoli scientifici (in inglese)
Hyndman, R. J. and Yanan, F. (1996). Sample quantiles in statistical packages. The American Statistician 50(4), 361–365.
Hitchcock (2003). A history of the Metropolis-Hastings algorithm. The American Statistician 57(4), 254–257.
Oldford (2016). Self-calibrating quantile–quantile plots. The American Statistician 70(1), 74–90.