Si presentano i metodi avanzati della statistica e diverse loro applicazioni.

Lo studente imparerą come i metodi statistici che ha studiato in teoria vengono applicati in pratica, mettendone a frutto tutte le potenzialitą metodologiche.

Una preparazione equivalente a 15 crediti di Probabilitą e Statistica Matematica.

Modelli lineari e applicazioni. Modelli lineari generalizzati e applicazioni. Principi di sperimantazione clinica e biomedica. Sopravvivenza e affidabilitą, parametrica e non parametrica. Componenti principali. Analisi discriminante. Clusterizzazione. Introduzione alle reti bayesiane. Dati qualitativi. Elementi di serie temporali.

Esercitazioni in forma tradizionale completeranno le lezioni e un software statistico appropriato sarą usato in laboratorio informatico.

- The BUGS Book: A Practical Introduction to Bayesian Analysis di David Lunn, Chris Jackson, Nicky Best, Andrew Thomas, David Spiegelhalter. Chapman & Hall. - Categorical Data Analysis di Alan Agresti. Wiley - Statistical analysis of designed experiments di Ajit C. Tamhane. Wiley - Foundations of Linear and Generalized Linear Models by Alan Agresti

Modalitą di esame: Prova orale obbligatoria;

Exam: Compulsory oral exam;

... l'esame sarą una interrogazione orale su due di un insieme di una ventina di studi di casi analizzati durante l'anno.

Gli studenti e le studentesse con disabilitą o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unitą Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione pił idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.