Descrizione del MOOC: il MOOC offre un’introduzione ai modelli statistici, concentrandosi in particolare sulla regressione lineare. Attraverso esercitazioni pratiche in R, i partecipanti potranno applicare direttamente i concetti appresi.
Struttura del modulo: il percorso formativo è articolato in 1 Modulo, strutturato in 6 Unità.
Il tempo previsto per ciascuna Unità è di circa 1 ora e comprende:
- video-lezioni;
- esempi;
- contenuti di approfondimento testuali o interattivi;
- quiz di autovalutazione.
Prerequisiti:
È richiesta una conoscenza di base di analisi esplorativa dei dati, inclusi concetti come dati, variabili, tabelle, grafici e misure di sintesi. Inoltre, è importante avere familiarità con i principi fondamentali dell'inferenza statistica, tra cui il modello normale, la stima puntuale, gli intervalli di confidenza e i test d’ipotesi. Infine, è richiesta una conoscenza di base di R e RStudio.
Prof.ssa Silvia Bacci, prof. Marco Doretti, prof. Leonardo Grilli, prof.ssa Carla Rampichini | Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni "G. Parenti". Università degli studi di Firenze.
Il MOOC offre un’introduzione ai modelli statistici, concentrandosi in particolare sulla regressione lineare. Attraverso esercitazioni pratiche in R, i partecipanti potranno applicare direttamente i concetti appresi.