SPATIO-TEMPORAL STATISTICAL MODELS

La statistica fornisce un approccio efficace per dare un senso ai dati e per tenere conto dell’incertezza che deriva dalla casualità relativa a sistemi complessi. Per fornire agli studenti di dottorato la formazione statistica più adatta alle loro esigenze di ricerca e per adattarsi ai diversi background ed esperienze precedenti, questo corso fa parte di una serie di 4 corsi a disposizione degli studenti di dottorato del Dipartimento. I corsi sono

* Introductory Statistics
* Regression models and distribution fitting
* Statistical models: generalised linear models and extensions
* Spatio-temporal statistical models

Ogni corso vale 3 crediti. Gli studenti di Science and Management of Climate Change devono seguire (almeno) due corsi. Gli studenti di Environmental Sciences possono seguire tutti i corsi necessari. Gli studenti interessati ad acquisire un background più solido nelle scienze statistiche sono fortemente incoraggiati a seguire tutti i corsi.

Si raccomanda a tutti gli studenti di discutere con i docenti dei corsi, con il proprio supervisore e/o con il direttore del dottorato la combinazione di corsi più adatta da frequentare per il proprio piano di dottorato.

Students will be able to correctly carry out a statistical analysis of environmental and climatic variables using statistical software, identifying the most suitable statistical approach for the problem under study and identifying potential benefits and pitfalls of various analytical approaches.

Before to join this course we recommend taking the other courses offered, especially the first course Introductory Statistics.

Il corso fornirà alcuni elementi di analisi in presenza di dipendenza temporale (analisi di serie temporali: funzione di autocorrelazione, stima del trend, stagionalità, modelli ARIMA) e in presenza di dipendenza spaziale (analisi di dati spaziali, dipendenza spaziale, covariogramma, Kriging). Si analizzeranno casi di studio in ambito ambientale e sperimentale.

Libri open source su R e analisi dei dati
Articoli scientifici
Slide delle lezioni fornite dal docente

L'esame si svolgerà nel laboratorio informatico, assieme eventualmente agli altri moduli di Statistica.
Gli studenti saranno chiamati a rispondere ad alcune domande scritte e a svolgere un compito di analisi dei dati, fornendo una breve relazione sulla loro analisi.
Il voto sarà basato sul numero di risposte corrette fornite nelle domande scritte e sul livello di presentazione del compito di analisi dei dati. In particolare verranno valutati: chiarezza della presentazione e adeguatezza degli approcci statistici e delle modalità di visualizzazione dei dati, leggibilità del codice.

Insegnamento sarà organizzato in:
a) lezioni sui concetti teorici principali e la descrizione dei vari metodi;
b) esercitazioni in cui si mettono in pratica i concetti teorici, scrivendo codice, analizzando dati, interpretando e comunicando i risultati.

Inglese

scritto