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Codice:  
Course code:		 8572
Anno accademico:
Academic year:		 2005-2006
Titolo del corso:
Course title:		 Modelli esplicativi della qualitą
Mathematical Models for Quality Control
Modulo:  
Module:		 Unico
Docente 1:
Teacher 1:		 NEGRI Ilia
Ruolo Docente 1:
Teacher 1:
Modalitą 1:
Type 1:		 Convenzionale
Settore scientifico-disciplinare:
Reference sector:		 SECS-S/02 Statistica per la ricerca sperimentale e tecnologica
Anno di corso:
Year of degree course:		 3
Third
Facoltą:
Faculty:		 Ingegneria
Modalitą di frequenza:
Type:		 Non obbligatoria
Semestre:
Semester:		 2
Sottoperiodo:
Sub period:		 0°
Numero totale di crediti:
Total credits:		 2.5
Carico di lavoro
Workload
Attività frontale:
Lectures:		 16.0
Esercitazioni:
Applied activities:		 8.0
Studio individuale:
Individual work:		 0.0
Attività didattica a piccoli gruppi:
Group work:		 0.0
Seminari:
Seminars:		 0.0
Laboratori:
Laboratories:		 0.0
TOTALE (voci sopra-elencate):
TOTAL:		 24.0
Ore di lezione settimanali:
 0.0
Prerequisiti:
Prerequisites:
Obiettivi formativi:
Educational goals:		 Saper scegliere il modello pił adatto a descrivere un fenomeno anche complesso, sapendo cogliere le pecuiiaritą del fenomeno da analizzare a da formalizzare. Avere una buona padronanza dell'ambiente R
To develop the ability to choose the most suitable model to describe both simple and complex phenomena and grasp the unique nature of the phenomenon to analyse and formalise. To be comfortable using the R environment.
Contenuto del corso:
Course contents:		 Analisi di regressione lineare, semplice e multipla, approccio matriciale. Analisi dei residui. Analisi della varianza. Modelli lineari per risposte qualitatitive, modelli lineari generalizzati. Applicazioni a data set reali di tutti gli argomenti trattati. Analisi dei dati in ambiente R.
Analysis of linear, simple and multiple regression; matrix approach. Analysis of residuals. Analysis of variance. Linear models for qualitative answers; generalised linear models. Application of all the topics studied to real data sets. Analysis of data in the R environment.
Testo di riferimento 1:
Course text 1:		 Probabilitą e statistica per l'ingegneria e le scienze. S.M. Ross (pagine/pages: 100)
Testo di riferimento 2:
Course text 2:		 Laboratorio di Statistica con R S.M. Iacus, G. Masarotto (pagine/ pages: 80)
Metodi didattici:
Teaching activities:		 lezioni frontali, esercitazione
Lectures; practical sessions
Struttura della verifica del profitto:
Assessment:		 scritto + orale
written + oral
Descrizione verifica del profitto:
 Esercitazione pratica in laboratorio e commento orale alla prova.
Practical work in laboratory followed by discussion of the same.
Lingua di insegnamento:
Teaching language:		 italiano
Italian
Altre informazioni:
Other information:
 
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