Senza nome 1

(Laurea specialistica in trade marketing: curriculum Marketing Intelligence per le decisioni aziendali)

File di integrazione

Argomento

Obiettivo

File di input

File di output

Data ultima modifica

Regressione semplice in ottica descrittiva

Mostrare il procedimento di calcolo della stima dei parametri della retta di regressione. Calcolare i valori previsti, i residui e gli indici di bontà di adattamento.

regr1

oppure

regr1 (con suggerimenti)

regr1(out)

25/02/2009

Richiami di inferenza statistica e campionamento File di integrazione

Argomento	Obiettivo	File di input	File di output	Data ultima modifica
Campionamento casuale semplice ripetuto	Richiamare alcuni concetti di inferenza statistica (universo. campione, distribuzione dell'universo, distribuzione della v.c. media campionaria...)	camp	camp(out)	03/03/2009
v.c. media campionaria	Sottolineare le differenze tra la distribuzione della v.c. media campionaria e lo scostamento standardizzato della v.c. media campionaria	camp1	camp1(out)	22/02/2007

Regressione lineare semplice (approccio inferenziale) File di integrazione

Argomento	Obiettivo	File di input	File di output	Data ultima modifica
Regressione semplice in ottica inferenziale	Imparare a calcolare intervalli di confidenza e sottoporre a verifica test i parametri del modello di regressione. Calcolare un intervallo di confidenza per i valori previsti	regr1inf	regr1inf(out)	09/03/2007

Approfondimento sulla v.c. Normale (standardizzata)

Argomento	Obiettivo	File di input	File di output
v.c. normale (standardizzata)	Imparare a calcolare in una v.a. normale la funzione di densità e la funzione di ripartizione. Trovare i valori che lasciano alla destra (sinistra) una probabilità prefissata. Calcolare la probabilità di ottenere valori compresi in un determinato intervallo	norm	norm(out)

REGRESSIONE LINEARE MULTIPLA File di integrazione

Argomento	Obiettivo	File di input	File di output	Data ultima modifica
Modello di regressione lineare multiplo	Calcolare i parametri del modello di regressione lineare multiplo utilizzando le matrici. Calcolare intervalli di confidenza e test semplici di verifica di ipotesi. Calcolare intervalli di confidenza dei valori previsti.	regrmult	regrmult(out)	05/03/2008
	Approfondire l'interpretazione della stima dei parametri nel modello di regressione lineare multiplo. Introdurre la correlazione parziale	regrmult0	regrmult0(out)
	Introdurre test di verifica d'ipotesi su combinazioni lineari dei coefficienti.	regrtest	regrtest(out)	01/12/2009
	Introdurre all'interno del modello di regressione variabili dummy che permettano di tener conto del diverso comportamento di particolari osservazioni	regrdummy	regrdummy(out)	26/03/2009
	Introdurre il test per la verifica dell'ipotesi di omoschedasticità dei residui	regretero	regretero(out)	17/10/2009
	Destagionalizzare e detrendizzare una serie storica. Testare la presenza del trend e della stagionalità in una serie storica. Testare la presenza di autocorrelazione nei residui. Destagionalizzare con il vincolo di somma a zero dei coefficienti stagionali. Introdurre il test di autocorrelazione dei residui.	regrdum2	regrdum2(out)	26/03/2009

Argomento	L'obiettivo di questo esercizio è riepilogare i diversi argomenti trattati	File di input	File di output	Data ultima modifica
Modello di regressione lineare semplice	Esercizio di riepilogo	regr2	regr2out	04/04/2008
Modello di regressione lineare multiplo	Esercizio di riepilogo	riepilogo	riepilogo(out)	20/03/2008

PER I FILE DI INPUT E DI OUTPUT DEGLI ESERCIZI DEL CAPITOLO 5 FARE RIFERIMENTO ALLA PAGINA http://www.riani.it/RL/esercizi.html

Confronto tra i diversi metodi di stima (non nel programma)

Argomento	Obiettivo	File di input	File di output
Regressione robusta	Imparare a stimare i parametri del modello di regressione utilizzando condizioni di accostamento diverse dalla somma dei quadrati dei residui. Introdurre stimatori dei parametri che non risentono della presenza di valori anomali	regrrobust	regrrobust(out)

Marco Riani, Professor of Statistics

Univ. of Parma (ITALY)