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B030725 - Stata Lab II: models and applications
Principali informazioni
Lingua Insegnamento
Contenuto del corso
Libri di testo consigliati
Obiettivi Formativi
Prerequisiti
Metodi Didattici
Modalità di verifica apprendimento
Programma del corso
Anno Accademico 2021-22
Coorte 2021 - Laurea Magistrale in ECONOMICS AND DEVELOPMENT- ECONOMIA POLITICA E SVILUPPO ECONOMICO
Anno di corso
Primo Anno - Secondo Semestre
Dipartimento di Afferenza
Scienze per l'Economia e l'Impresa
Tipo insegnamento
Attività formativa monodisciplinare
Settore Scientifico disciplinare
-
Crediti Formativi
3
Ore Didattica
24
Periodo didattico
21/02/2022 ⇒ 31/05/2022
Frequenza Obbligatoria
No
Tipo Valutazione
Giudizio Finale
Contenuto del corso
mostra
Programma del corso
mostra
Docenza
Lingua Insegnamento
INGLESE
Contenuto del corso
The course covers the basics of statistical modelling with the software Stata. Much emphasis is placed on the linear regression model, tackling issues in specification (non-linear functions, interactions, selection of covariates) and model checking (collinearity, heteroscedasticity, outliers). The course also covers logit/probit models for binary and ordinal responses and multilevel linear models. The ideas are illustrated through the analysis of real data using Stata.
Libri di testo consigliati (Cerca nel catalogo della biblioteca)
Slides of the teacher and online resources on
https://www.stata.com/
https://stats.idre.ucla.edu/stata/
https://www.stata.com/
https://stats.idre.ucla.edu/stata/
Obiettivi Formativi
The student will be able to carry out a statistical analysis based on simple regression models using Stata, understanding and checking the assumptions and interpreting the results in an effective way.
Prerequisiti
Statistical inference.
Metodi Didattici
Lessons, possibly in lab.
Modalità di verifica apprendimento
Homeworks assigned during the course.
Programma del corso
The course covers the basics of statistical modelling with the software Stata. Much emphasis is placed on the linear regression model, tackling issues in specification (non-linear functions, interactions, selection of covariates) and model checking (collinearity, heteroscedasticity, outliers). The course also covers logit/probit models for binary and ordinal responses and multilevel linear models. The ideas are illustrated through the analysis of real data using Stata.