Pearson

Scopo di questo testo è introdurre il lettore all'analisi statistica dei dati attraverso l'uso del software R.

Questo libro raccoglie il frutto di numerose esperienze didattiche maturate in differenti corsi di Laboratorio Informatico di Statistica, nell'ambito di corsi di studio universitari rivolti a studenti di discipline di area scientifica.

Ognuna delle principali tecniche di analisi statistica, sia descrittiva che inferenziale, viene affrontata partendo da uno o più esempi concreti, sui quali viene proposto un percorso guidato passaggio per passaggio in relazione alle analisi da svolgere.

introduzione

1 - Analisi descrittiva di variabili qualitative

2 - Analisi descrittiva di variabili quantitative (un campione)

3 - Analisi descrittiva di variabili quantitative (due campioni)

4 - Normal Probability Plot

5 - Generazione di numeri casuali da leggi discrete o continue

6 - La legge dei grandi numeri e il teorema centrale del limite

7 - Intervalli di confidenza

8 - Verifica delle ipotesi 

9 - Inferenza statistica per una o due popolazioni

10 - Inferenza statistica per dati accoppiati

11 - Metodi non parametrici

12 - Analisi della varianza

13 - Regressione lineare semplice

14 - Regressione lineare multipla

15 - Regressione lineare con predittori categorici 

16 - Regressione logistica

Appendice - Introduzione all'uso di R 

Scarica il pdf della prefazione »

Francesca Ieva (autore) è dottoranda in Modelli e Metodi Matematici per l'ingegneria presso il Dipartimento di Matematica del Politecnico di Milano.

Anna Maria Paganoni (autore) è professore associato di Statistica e afferisce al Dipartimento di Matematica del Politecnico di Milano.

Valeria Vitelli (autore) è dottoranda in Modelli e Metodi Matematici per l'Ingegneria presso il Dipartimento di Matematica del Politecnico di Milano.