CORSO DI INTRODUZIONE A R

Date definite   per il  2019: 29,30 E 31 MAGGIO (19ª ed.)

Alla data del 23 maggio 2019 i posti disponibili sono 5

Quote di iscrizione

  • Quota individuale   350€
  • Quota agevolata     250€

Le quote di iscrizione agevolate sono riservate a coloro che si trovano in una delle seguenti condizioni: dottorando, assegnista di ricerca, studente di facoltà diversa dalla Facoltà di Ingegneria dell'Informazione Informatica e Statistica o della ex Facoltà di Scienze Statistiche della Sapienza. Coloro che frequentano corsi di Master non hanno invece diritto alla quota ridotta.

Modalità di iscrizione
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Orario lezioni

In tutte le giornate del corso si osserverà il seguente orario:

  • Mattina                    9:00 - 13:00
  • Pomeriggio            14:30 - 17:30

 
Posti disponibili
Posti max.: 22
Alla data del 2 maggio 2019 i posti disponibili sono 13

Obiettivi e modalità di somministrazione

Il corso introduttivo viene svolto in un'aula didattica in cui, a ciascun iscritto, verrà messo a disposizione un proprio PC e un codice commentato. Verranno illustrati i principi generali dell'ambiente R e dell'ambiente di sviluppo integrato RStudio: la gestione della memoria e dei file, i principali tipi di oggetti, le funzioni e la sintassi essenziale. Tutto attraverso semplici esempi, applicazioni e piccole prove pratiche da sperimentare in aula e off-line. Alcune applicazioni saranno anche lo spunto per vedere in pratica l'utilità degli strumenti di statistica descrittiva (sintesi e rappresentazioni grafiche) ed inferenziale (intervalli di confidenze e test di ipotesi). Alla fine del corso verrà rilasciato un attestato di partecipazione. Sarà dato spazio nell'ultima lezione anche ad approfondimenti 'personalizzati' in base alle richieste manifestate durante le precedenti giornate.

Programma dettagliato

  • La filosofia del software R
  • Sintassi di base e strutture dati
  • Importazione e pulizia di data-set 
  • Grafici
  • Statistiche descrittive
  • Elementi di statistica Inferenziale (intervalli di confidenza e principali test d'ipotesi)
  • Regressione
  • Cenni agli strumenti per la stesura di un rapporto statistico (statistical report)

Materiale del corso

Il seguente materiale sarà distribuito all'inizio del corso:

  • Codici commentati e dati da impiegare durante lezioni ed esercitazioni.
  • Presentazioni in formato PDF
  • Brevi attività pratiche (con soluzioni) curate dai docenti.

Team docente:

Marco Alfó, Serena Arima, Pierpaolo Brutti, Fulvio De Santis, Mirko D'Ovidio, Alessio Farcomeni, Stefania Gubbiotti, Marco Perone Pacifico, Federico Polito, Valeria Sambucini, Luca Tardella.