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

Crediti

Ingegneri: 4 CFP

Periti Industriali: 7 CFP

Modalità Svolgimento

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Docente

Valerio Raganelli

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