Relazioni Internazionali e Sicurezza Globale
Cod 118655
- Laurea magistrale
- 2 anni
- 120 CFU
- LM-52 R
STAT-03/B
Environmental Statistics
Codice: 21830231
Scheda insegnamento
- Anno Accademico di erogazione
- 2026/2027
- Corso di studi
- Relazioni Internazionali e Sicurezza Globale
- Periodo di erogazione
- Primo semestre
- CFU
- 9 CFU
- Lingua
- Inglese
- SSD
- STAT-03/B
Scopri il programma didattico
Programma, testi adottati e modalità d’esame sono quelli pubblicati dai docenti per l’anno accademico 2026/2027.
- Docente
- Francesco Lagona
- Curriculum
- Energia, Ambiente e Clima
- Anno di corso
- 1
- Periodo
- Primo semestre
- Ore
- 63
- CUIN
- 260011056
Programma
R-studio ed R: installazione e principali caratteristiche. La creazione di un project. Primi passi con R: operazioni elementari, statistiche descrittive, grafici. Richiami di inferenza statistica. Distribuzioni campionarie, intervalli di confidenza e test. Applicazioni ed esempi in R. Stima di massima verosimiglianza. Modelli lineari: stima dei parametri, selezione del modello e valutazione della bonta' di adattamento. Modelli lineari generalizzati: stima dei parametri, selezione del modello e valutazione della bonta' di adattamento. Modello di regressione logistica. Modello di regressione di Poisson.
Prerequisiti
Corso di statistica con elementi di inferenza (intervalli di confidenza e test)
Testi adottati
Carsten Dormann (2020) Environmental Data Analysis: An introduction with Examples in R, Springer
Bibliografia di riferimento
Carsten Dormann (2020) Environmental Data Analysis: An introduction with Examples in R, Springer
Modalità di erogazione
La didattica è organizzata con lezioni frontali.
Modalità di frequenza
La frequenza non e' obbligatoria ma altamente consigliata
Modalità di valutazione
Elaborazione di una tesina e discussione.
Prove previste
- Prova orale
- Prova scritta
Esplora gli obiettivi dell’insegnamento
Ambito disciplinare: Formazione economico-statistica
- Being able to choose the most appropriate statistical model for the analysis of environmental phenomena.
- Getting familiar with the statistical environment R for model estimation and goodness of fit evaluation.
- Being able to communicate efficiently the model output.
- Essere in grado di scegliere il più appropriato modello statistico per l’analisi di fenomeni ambientali.
- Familiarizzare con l’ambiente statistico R per la stima del modello e la valutazione della sua bontà di adattamento.
- Essere in grado di comunicare in modo efficace i risultati ottenuti.
Risultati di apprendimento attesi
Essere in grado di analizzare dati ambientali con modelli statistici di base
Esempi di domande d’esame
si veda il sito moodle del corso