Il corso si propone di fornire nozioni teoriche e pratiche sul tema della modellazione di dati interi attraverso l’analisi di regressione. A questo scopo sarà considerato il caso dei dati statistici contenuti nei database statistici incidentali. Dopo una breve introduzione al corso per descriverne le finalità, le successive ore saranno offerte dal dr. Arastoo Karimi Maskooni, assegnista di ricerca presso il DIATI e Assistant Professor presso la Tarbiat Modares University di Teheran (Iran).

Nessuno

1. Introduzione e fondamenti: processo teorico degli incidenti automobilistici, distribuzione binomiale, approssimazione di Poisson (legge degli eventi rari), dati sugli incidenti come processo di Poisson, sovradispersione, distribuzione binomiale negativa (o Poisson-gamma); 2. Modello di regressione di Poisson e modello di regressione di Poisson troncato: concetti e forma del modello, stima dei parametri, valutazione del modello, interpretazione del modello (elasticità, effetti marginali, rapporti di incidenza (IRR)); 3. Modello binomiale negativo (modello Poisson-gamma): modello di regressione di Poisson, problemi (sovradispersione); concetti e forma del modello, stima dei parametri, valutazione del modello, interpretazione del modello; 4. Modelli a zero inflazionato: problemi, eccesso di zeri, modello di Poisson inflazionato da zero (ZIP), modello binomiale negativo inflazionato da zero (ZINB), concetti e forma dei modelli, stima dei parametri, valutazione dei modelli, interpretazione dei modelli; 5. Modelli a effetti casuali: problemi, dati longitudinali, modello a effetti casuali di Poisson, modello a effetti casuali binomiali negativi, stima, concetti e forma dei modelli, stima dei parametri, valutazione dei modelli, interpretazione dei modelli.

In presenza

Test a risposta multipla

P.D.2-2 - Marzo