Marco Riani

Esame 26 gennaio 2023

Testo

Soluzione

Esame 12 gennaio 2023

Testo

Soluzione

Soluzione prova esame SDE dicembre

I risultati apparsi sono comprensivi del punto aggiuntivo per il seminario

Vincitori dei 3 premi Mathworks

Prima classificata: Irene Falco

Secondi a pari merito: Alecci Lorenzo e Nicola Caleffi

Questi studenti possono passare a ritirare il premio mercoledì 21 dicembre (mattina o preferibilmente nel pomeriggio)

Lucidi delle lezioni

Lucidi prima settimana 22/09/2022

Lucidi seconda-inizio quinta settimana 17/10/2022 (fino alle rappresentazione grafiche)

Lucidi quinta settimana - inizio sesta settimana 25/10/2022 (tabelle di contingenza)

Lucidi sesta settimana 27/10/2022 (algebra lineare avanzata)

Lucidi settimana settimana 03/11/2022 (introduzione ai poligoni e distanze)

Lucidi ottava e nona settimana 10/11/2022 e 17/11/2022 (riduzione delle dimensioni, componenti principali)

Lucidi decima settimana 24/11/2022 (analisi delle corrispondenze)

Lucidi undicesima settimana 29/11/2022 (cluster analysis)

LIBRI DI TESTO

Riani M., Corbellini A. Laurini F., Morelli G. Perrotta D. Torti F. (2022). Data Science con MATLAB, Giappichelli editore, Torino.

Disponibile presso la libreria MEDICO SCIENTIFICA oppure tramite AMAZON

ORARI DELLE LEZIONI

MAR 8.30-10-30 (frontale)
GIO 8.30-10.30 (frontale)
VEN 10.30-12..30 (esercitazione in laboratorio)

Link al canale youtube dove visualizzare le lezioni

https://www.youtube.com/channel/UC39WAVKLsGm1YJKWBsSlHkw

SYLLABUS

Software utilizzato durante il corso

Excel e MATLAB 2022B

Gli studenti dell'Università di Parma possono scaricare MATLAB in maniera completamente gratuita

Una volta creato l'account potete scaricare il software sulle postazioni che desiderate.

Istruzione per l'esame

Tutte le prove saranno a computer (consegna di file .m oppure .mlx).

Formato del file di consegna
cognome_nome_matricola.m (file in formato MATLAB)
oppure
cognome_nome_matricola.mlx (file in formato MATLAB live script)

Link per scaricare il MATLAB toolbox FSDA (Flexible Statistics Data Analysis) dal sito web Mathworks, sviluppato congiuntamente dall'Università di Parma e dal Joint Research Centre della Commissione Europea

Link alla pagina github di FSDA

Link alla documentazione di FSDA

Avviso

Per utilizzare MATLAB on line per potersi esercitare utilizzando direttamente il browser è possibile fare click su questo link

MATLAB ACADEMY

Gli studenti dell'Università di Parma possono seguire un corso approfondito di MATLAB dall'indirizzo web
https://matlabacademy.mathworks oppure facendo click sul pulsante "Learn MATLAB" una volta lanciato il programma

Si noti che per gli utenti non UNIPR questi corsi sono a pagamento e sono davvero molto costosi.

Per gli studenti che seguono i corsi di MATLAB Academy è stata resa disponibile da qualche giorno la possibilità di generare in modo automatico dal sistema una certificazione che può essere condivisa con Facebook o Linkedin:

Link alla pagina web di Mathworks dove svolgere esercizi aggiuntivi. Potete iniziare da questo link

MATLAB Cody - MATLAB Central (mathworks.com)

FILE DI CORREDO AL CORSO

File di integrazione.

Prima settimana

Argomento	Obiettivo	File di input	File di output	Data ultima modifica
Importazione dati da file esterni	Importazione di file excel dentro una MATLAB table. Estrazione di dati	firm.m Firm.xlsx	firm_out.m	11/09/2021
Statistiche descrittive	Importare i dati dentro MATLAB da file Excel. Standardizzare i dati. Introduzione alle operazioni matriciali. Confrontare la standardizzazione robusta con quella tradizionale. Indici di asimmetria e curtosi.	stand.xlsx stand.m	stand_out.m (file con solo codice) stand_outMLX.mlx (file con codice e output del codice)	15/09/2021
Richiami di statistica descrittiva	Inserire i dati dentro MATLAB. Quantili. Creare e interpretare i boxplots. Esplorare le opzioni di una determinata funzione, inserire controlli avanzati nei file .mlx	boxp.mlx	boxp_outMLX.mlx	18/09/2020
Richiami di statistica descrittiva	Boxplot per sottogruppi di unità	Firm.xlsx boxp2.m	boxp2_out.m	16/09/2020
Richiami di statistica descrittiva	Calcolare statistiche ponderate. Cicli for.	indicatori_economici.xlsx stat_ponderate.mlx	stat_ponderate_ outMLX.mlx	16/09/2020

Seconda settimana

Richiami di statistica descrittiva	Distribuzioni di frequenze. Cicli for annidati.	distr_freq.m oppure distr_freq.mlx	distr_freq_out.m oppure distr_freq_outMLX.mlx	16/09/2020
Richiami di statistica descrittiva (analisi univariate)	Esercizio di riepilogo. Creare uno script che effettui in automatico una serie di operazioni. Introduzione alle rappresentazioni grafiche.	Firm.xlsx analisi_prel.m	analisi_prel_out.m analisi_prel_outMLX.mlx	15/09/2020
Richiami di statistica descrittiva (analisi bivariate)	Richiami sul coefficiente di correlazione	corr.xlsx correlazione_intro.m oppure correlazione_intro.mlx	correlazione_intro_out.m oppure correlazione_intro_outMLX.mlx	26/09/2021
Funzioni di densità e di ripartizione e quantili	Richiami distribuzione normale univariata e distributione T di Student	normale.mlx	normale_out.mlx	02/10/2019
Funzioni di densità della normale bivariata	Distribuzione normale bivariata e grafici 3D	bivarnorm.mlx	bivarnorm_out.mlx	22/09/2020

Terza settimana

Relazioni lineari 2 o più fenomeni	Test sulla significatività delle relazione lineari tra coppie di variabili	conanR.xlsx testrho.m	testrho_out.m	27/09/2021
Relazioni tra i gradi o posti d'ordine	Indice di cograduazione di Spearman	cograduazione.m	cograduazione_out.m cograduazione_outMLX.mlx	11/10/2021
Relazioni lineari e non lineari tra due o più fenomeni in presenza di valori mancanti	Matrici di correlazione e di cograduazione in presenza di dati completi e di valori mancanti.	tagliatelle.xlsx correlazioneMIS.m	correlazioneMIS_out.m	27/09/2021
Ripasso sul modello di regressione	Simulare i dati necesseri per creare un modello di regressione. Stimare i parametri con diverse ormule di calcolo. Comprendere la differenza tra parametri veri e stimati. Verificare empiricamente il teorema di Sastry e Nag.	regr.mlx	regr_outMLX.mlx	27/09/2021
Miscellanea	Esercizi basati sui cicli for	cicli	cicli_out.m	21/09/2018

Quarta settimana

v.c. Chi quadrato

Densità, ripartizione e quantili in una v.c. Chi quadrato

chi2.m
chi2.mlx

chi2_out.m
chi2_outMLX.mlx

24/10/2018

Tabelle di contingenza

Test di associazione in tabelle di contingenza 2x2

tabelle2x2.mlx

tabelle2x2_out.m

06/10/2021

Tabelle di contingenza

Test di associazione in tabelle di contingenza rxc

tabellerxc.m
tabellerxc.mlx
sondUSA.xlsx

tabellerxc_out.m

07/10/2021

Tabelle di contingenza	Indici di eterogeneità	entropia.m	entropia_out.m	07/10/2020
Tabelle di contingenza	Indici di associazione e riduzione dell'eterogeneità per variabili qualitative nominali (partendo dalla tabella di contingenza)	AssNom.mlx	AssNom_out.mlx	07/10/2020

Tabelle di contingenza

Indici di associazione e riduzione dell'eterogeneità per variabili qualitative nominali (partendo da una matrice di dati)

spumanti.xlsx
AssNom1.mlx

AssNom1_out.mlx

07/10/2020

Quinta settimana

Tabelle di contingenza

Indici di associazione per variabili qualitative ordinali. Creazione di una funzione MATLAB per il calcolo degli indici di contingenza in presenza di fenomeni qualitativi ordinali

AssOrd.mlx

miaOrdinal.m
AssOrd_out.mlx

07/10/2020

Test ANOVA

Test sull'uguaglianza delle medie. Scomposizione della varianza tra i gruppi e nei gruppi. Creazione di una nuova funzione MATLAB per il calcolo degli intervalli di confidenza

anova.mlx
univUSAanova.xlsx

anova_out.mlx
Confint.m

14/10/2020

Grafici bivariati	Diagrammi di dispersione bivariati personalizzati e boxplot bivariati	scatter2D.m	scatter2D_out.m	15/10/2021
Grafici trivariati	Diagrammi di dispersione trivariati personalizzati	scatter3D.m conadr.xlsx	scatter3D_out.m	15/10/2021
Grafici multivariati	Scatter plot matrix, rappresentazione iconica, coordinate parallele.	spm.m Indicatori_economici.xlsx	spm_out.m	22/11/2021

Sesta settimana

Operazioni matriciali	Statistiche descrittive tramite operazioni matriciali	ope_matr.m	ope_matr_out.m	19/10/2021
Autovalori e autovettori	Calcolo degli autovalori e degli autovettori	autov.m	autov_out.m	12/11/2022
Scomposizioni matriciali	Scomposizione spettrale e scomposizione in valori singolari	scomp.m	scomp_out.m	12/11/2022
Riduzione delle dimensioni	Componenti principali	compprin.m benessere.xlsx	compprin_out.m	20/10/2021

Settima settimana

Ridouzione delle dimensioni	Rappresentazione simultanea delle unità e delle variabili in uno spazio a dimensione ridotta. BIPLOT.	biplotdin.m	biplotdin_out.m Il file di output in formato .mlx contiene i parametri alpha e omega visualizzati tramite slider biplotdin_out.mlx	07/11/2019
Componenti principali	Esempi pratici di applicazione della tecnica delle componenti principali	wafer.txt lavatrici.xlsx scrittori.xlsx scrittori.m	Risoluzione tramite funzione pcaFS PCexamples.m Risoluzione senza utilizzare pcaFS.m scrittori_out.m	03/11/2020
Distanze e similarità	Tipologie di distanza	distanze.m	distanze_out.m	06/11/2020
Distanze e similarità	Esplorare le differenze tra le distanze Euclidee e le distanze di Mahalanobis	EuclidMala.m	EuclidMala_out.m	06/11/2020
Indice di Gower	Calcolare la matrice degli indici di similarità di Gower	Gower.m	Gower_out.m	11/11/2020

Ottava settimana

Riduzione delle dimensioni per variabili categoriche	Analisi delle corrispondenze	corrisp.m corrisp.xlsx	corrisp_out.m	03/11/2020
Analisi delle corrispondenze	Utilizzo della funzione corAna di FSDA toolbox.Spiegazione output di corAna	corrisp.xlsx	CAexamples.m	04/11/2020
Analisi delle corrispondenze	Analisi delle corrispondenze per spiegare la relazione tra partito e posizione sulla pena capitale in USA	Esame dicembre 2019 input	Soluzione	03/11/2020

Nona settimana

Clustering gerarchico	Programma di agglomerazione gerarchico. Costruzione del dendrogramma partendo dalla matrice delle distanze	clustGER.mlx	clustGER_out.mlx	19/11/2021
Classificazione	Metodi gerarchici e non gerarchici di cluster analysis	gruppi.m	gruppi_out.m	19/11/2021

Analisi testuale

Rappresentare graficamente le distribuzione di frequenze delle parole presenti in un testo (cloudplot, nuvola di etichette). Effettuare la "tokenizzazione" (analisi lessicale) del documento, eliminare le "stop words" e creare la distribuzione di frequenze delle parole maggiormente presenti

parole.m
parole.pdf

parole_out.m

11/11/2020

Esercitazione 2020
Soluzione (formato .m)

File con prove di esame passate

Esame del 18/12/2018

TEST 2019

Esame 08/09/2021
Testo e file di di input
Soluzione

Esame 23/06/2021
Testo
Soluzione

Esame 09/06/2021
Testo
Soluzione

Esame 26/05/2021
Testo e soluzione

Esame 29 gennaio 2021
File di input
Soluzione

Esame 15 gennaio 2021
File di input
Soluzione

Esame dicembre 2020
Testo
Soluzione

Prova di esame del 14/12/2021

Testo

Soluzione

Esercitazione finale del 7 dicembre 2021

Testo

http://www.riani.it/SDE/InputFiles/test2021SDE.m

Soluzione

Osservazione: si assume che sia stato scaricato FSDA toolbox ultima versione.

Esame del 12/01/2022
Testo
File di input
Soluzione

Esame 6 settembre 2022. Soluzione

Esame del 24/05/2022
Testo
Soluzione

Esame del 26/01/2022
Testo
Soluzione

Marco Riani, Professor of Statistics

Univ. of Parma (ITALY)