Topic 2 – Advanced Statistical Reasoning for Business & Management
Il Topic 2 si propone di introdurre il ragionamento statistico illustrando i principali modelli di supervised (mod 7) e unsupervised learning (mod 8a e 8b). Questi possono servire per predire una variabile target, a capire come questa è influenzata da uno o più fattori (mod 7), o a ridurre la dimensionalità dei dati per arrivare ad una loro efficace sintesi (mod 8a e 8b). Verrà inoltre illustrato come si specifica un processo di generazione dei dati in relazione ad un particolare modello e come questo ci possa aiutare ad estendere, generalizzare, le informazioni ottenute tramite l’analisi di un campione alla popolazione da cui questo proviene (mod 7 e 8b).
Modulo 7 — Statistical Foundations for Statistical learning
Prof. Roberto Rocci - Obiettivi: fondamenti di statistical learning.
Contenuto:
modelli parametrici e non-parametrici per il supervised learning: modelli lineari generalizzati (lineare, logit, etc), modelli additivi generalizzati, selezione della variabili mediante LASSO.
Modulo 8b — Unsupervised Statistical learning
Prof. Roberto Rocci
Obiettivi: riduzione dimensionale di variabili e unità per la segmentazione e il profiling.
Modello di analisi fattoriale, modelli mistura per l'analisi dell'eterogeneità e la segmentazione.