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Crediti:
- Ingegneri: 4 CFP
- Architetti: 0 CFP
- Geometri: 0 CFP
- Geologi: 0 CFP
- Periti Industriali: 7 CFP
- Agronomi: 0 CFP
4 ore
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Gli obiettivi principali del corso sono identificare il corretto modello da applicare per la previsione di un fenomeno in relazione alla disponibilità e tipologia di dati e studiare le relazioni tra due o più fenomeni misurati a scopi previsionali
Ingegneri, Periti industriali e Geometri
PREPARAZIONE DEI DATI
MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE
Relazioni di causa-effetto
Criterio dei minini quadrati
Covarianza
Correlazione tra variabili
La retta di regressione
Stima del coefficiente di regressione
Stimare la bontà del modello: indice di determinazione
Previsioni con il modello di regressione
IPOTESI DI BASE PER IL MODELLO DI REGRESSIONE LINEARE
TRASFORMAZIONI DI VARIABILI
REGRESSIONE LINEARE MULTIPLA
Stima dei coefficienti
Test sulle ipotesi
Previsioni con il modello di regressione lineare multipla
REGRESSIONI NON LINEARI – CENNI
ANALISI CLASSICA DI SERIE STORICHE
La dipendenza dal tempo
Componenti stagionali: trend, stagionalità e ciclo
Previsioni con il metodo classico
Pregi e criticità del metodo
ANALISI MODERNA DI SERIE STORICHE
Evoluzione dell’analisi classica e ipotesi alla base
Concetto di autoregressione
Definizione di processi stocastici e proprietà
White Noise Model
Random Walk Model
Modelli autoregressivi
Modelli a media mobile
Modelli autoregressivi a media mobile
Previsioni con l’analisi moderna
Ingegneri: 4 CFP
Periti Industriali: 7 CFP
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