Marco Riani, Professor of Statistics

Prima settimana: introduzione al corso, introduzione a MATLAB, tipi di dati in MATLAB (array numerici e moltiplicazioni matriciali, characters, string, cell array of characters, cell array of strings, cell array generici, struct, table). Importazione dei dataset in formato table da file esterni. Introduzione ai task. Gestione delle table. Estrazione dei dati dalle table.

Seconda settimana: elementi di base di programmazione, cicli for, while e istruzione assert. Analisi univariate di variabili categoriche e quantitative. Analisi di sottogruppi di unità. Boxplot e quantili. Grafici qqplots per capire quanto la distribuzione osservata è vicina alla distribuzione normale. Intervalli di confidenza con o senza variabile di raggruppamento.

Terza setimana: Analisi per sottogruppi di unità. Tabelle di contingenza e tabelle pivot. Importazione dei dati. Analisi delle distribuzioni: funzione densità, funzione di ripartizione, quantili e generazioni di numeri casuali, da diverse distribuzioni univariati. (normale, uniforme, chi quadrato, T di Student).

Quarta settimana: stima dei parametri delle distribuzioni, distribuzione normale bivariata, trattamento dei valori mancanti e dei valori anomali. Introduzione alla relazione tra due variabili: covarianza e coefficiente di correlazione lineare. Matrice di covarianze e matrice di correlazione. Test sulla significatività del coefficiente di correlazione. Verifica empirica della distribuzione del test di assenza di correlazione. Correlazione tra i ranghi. Relazione tra correlazione e cograduazione. Correlazione e cograduazione in presenza di missing values.

Quinta settimana:   Le rappresentazioni grafiche per serie storiche univariate (grafici a barre orizzontali, verticali, a linee ed area). Grafici a cascata. Rappresentazioni grafiche per serie storiche bivariate. Grafici ad imbuto. Grafici per la stima della densità (approccio parametrico e non parametrico). Grafici a dispersione personalizzati. Grafici a dispersione con istogrammi o boxplot ai margini con o senza variabile di raggruppamento. Grafici con istogrammi bivariati. Grafici per l'analisi di regressione. Il balloonplot. Matrice dei diagrammi di dispersione (con o senza variabile di raggruppamento). Heatmap, coordinate parallele e rappresentazione iconica. Capitolo 8 del testo. Grafici per l'analisi delle serie storiche finanziarie. Stima del trend nelle serie storiche. Funzioni interpolanti. Scelta dell'ordine del polinomio interpolante. Scomposizione della serie storica in termini di trend, stagionalità e componente erratica. Destagionalizzazione e detrendizzazione. Stima dei valori futuri ed intervallo di confidenza. Medie mobili semplici, ponderate, esponenziali. Confronto tra le diverse medie mobili e loro applicazione per la previsione dell'andamento delle serie storiche finanziarie.  Introduzione ai processi stocastici. Il processo White Noise. Il correlogramma. Il test di Box Ljung. 

 

SOFTWARE utilizzato durante il corso

Excel (di Office 365) e  MATLAB 2024b.

Tutte le prove saranno a computer (consegna di file .m oppure .mlx.  Formato del file di consegna
cognome_nome_matricola.m (file in formato MATLAB)
oppure
cognome_nome_matricola.mlx (file in formato MATLAB live script)

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Istruzioni per scaricare MATLAB

Una volta creato l'account potete scaricare il software sulle postazioni che desiderate.



MATLAB ACADEMY: gli studenti dell'Università di Parma possono seguire (ovviamente in maniera completamente gratuita) una serie di cosi approfonditi sull'utilizzo di MATLAB dall'indirizzo web   https://matlabacademy.mathworks oppure facendo click sul pulsante "Learn MATLAB" una volta lanciato il programma


Si noti che per gli utenti non UNIPR questi corsi sono a pagamento e sono davvero molto costosi.

Avviso:

Per gli studenti che seguono i corsi di MATLAB Academy c'è la possibilità di generare in modo automatico dal sistema una certificazione che può essere condivisa con Facebook o Linkedin:

 

Link alla pagina web di Mathworks dove svolgere esercizi aggiuntivi. Potete iniziare da questo link

MATLAB Cody - MATLAB Central (mathworks.com)

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Per utilizzare MATLAB on line per potersi esercitare utilizzando direttamente il browser è possibile fare click su questo link

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COMPONENTI AGGIUNTIVI DI MATLAB DA SCARICARE

 

Link per scaricare il MATLAB toolbox FSDA (Flexible Statistics Data Analysis) dal sito web Mathworks, sviluppato congiuntamente dall'Università di Parma e dal Joint Research Centre della Commissione Europea

Link alla pagina github di FSDA

Link alla documentazione di FSDA

 

 

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FILE DI CORREDO AL CORSO

File di integrazione.

Osservazione: i file di input sono in formato EXCEL oppure (ossia in formato .xls, xlsx, .xlsm) oppure in formato MATLAB (ossia in formato .m, .mlx) .I file di ouptut sono in formato .m oppure .mlx oppure entrambi.

 Osservazione: i  file in  formato .mlx contengono oltre al codice sorgente anche il risultato derivante dall'esecuzione delle diverse istruzioni, immagini incorporate ecc. I file in formato .m contengono solo il codice sorgente).

TUTTI I FILE DI CORREDO AL CORSO SONO STATI INSERITI NEL SITO ON LINE DI GIAPPICHELLI DEL LIBRO

 

Argomento	Obiettivo	File di input	File di output (data di ultima modifica)
Introduzione a MATLAB	Calcolo e rappresentazione grafica di una funzione	intro.m	intro_out.m intro_outMLX.mlx 28/01/2022
Introduzione a MATLAB	Grafici in scala semilogaritmica. Suddivisione della finestra grafica in pannelli	Taylor.m	Taylor_out.m Taylor_outMLX.mlx 11/09/2022

 

Esempio di esame

Dicembre 2021 Testo e file di input
Soluzione

 

 

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Prova del 28/11/2022

File di input

Soluzione

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Osservazione: si assume che sia stato scaricato FSDA toolbox ultima versione.