Introduzione, Programma, Materiale e Modalità di verifica dell'apprendimento
Lezione4 Notazione del modello di regressione lineare multipla e rappresentazione matriciale
Lezione 5 Analisi descrittive e Matrici di correlazione, covarianza e correlazione parziale
Lezione 7 Modello con tre variabili, metodo di stima dei minimi quadrati
Lezione 8 Proprietà dei residui di regressione lineare multipla e adattamento del modello
Lezione 9 Metodi informali di valutazione del modello basati sui residui di regressione
Lezione 11 Stima del piano di regressione ed interpretazione dei risultati
Lezione 15 Generazione di Realizzazioni dalla Distribuzione di Gauss
Lezione 16 Generazione dalla distribuzione di Gauss Bivariata
Lezione18 Stima della varianza e Confronto modello completo e modello nullo
Lezione 20 Intervalli di confidenza univariati e bivariati, test e inflazione della varianza
Lezione21 Ellisse per i coefficienti stimati e Inflazione della varianza
Lezione 22 Previsione della risposta e del valore medio in R
Lezione 23 Funzione di verosimiglianza e Criteri di selezione del modello
Lezione 24 Analisi dei dati grasso corporeo e selezione delle variabili
Lezione 27 n.1 Analisi della covarianza esempio disturbi post traumatici da stress
Lezione 29 Esempio Modello di regressione logistica multipla
Dispense di Teoria aggiornate al 22/04/2020
Dispese Applicazioni Modelli Statistici Aggiornate al 22/04/2020
Esercizi Pennoni Modelli Statistici Aggiornati al 22/04/2020