R Lab - 2022/23 - Settimana 1

Sintesi

Diario delle lezioni

Introduzione al corso | Obiettivi dell’inferenza statistica | Il ruolo del calcolo delle probabilità nel processo inferenziale | Campionamento con e senza rimessa | Spazio campionario, campione casuale e campione osservato. | Progetti RStudio | Le funzioni del package gtools per il campionamento con e senza rimessa | Un esempio di generazione dello spazio campionario | Caratteristica delle variabili casuali osservazioni campionarie.

Materiale

Slide

🖥️ Alcune slide introduttive sull’inferenza

Codice commentato

💻️ Codice R campionamento

Letture di approfondimento

Statistica per le Decisioni di Domenico Piccolo (terza edizione)

-   Capitolo 12: Campioni casuali e distribuzioni campionarie

    -   Paragrafo 12.1: Introduzione

R for Data Science di Hadley Wickham, Mine Cetinkaya-Rundel e Garrett Grolemund (seconda edizione)

-   Capitolo 6: Workflow: scripts and projects

    -   Paragrafo 6.1: Scripts
    -   Paragrafo 6.2: Projects
    -   Paragrafo 6.3: Exercises
    -   Paragrafo 6.4: Summary

Statistical Inference via Data Science di Chester Ismay e Albert Y. Kim

-   Capitolo 1: Getting Started with Data in R

    -   Paragrafo 1.1: What are R and RStudio?
    -   Paragrafo 1.2: How do I code in R?
    -   Paragrafo 1.3: What are R packages?
    -   Paragrafo 1.4: Explore your first datasets
    -   Paragrafo 1.5: Conclusion

Compito

✍️ Il tuo compito per questa settimana è di studiare con attenzione le letture consigliate e di rivedere gli argomenti di calcolo delle probabilità affrontati durante il primo modulo di Calcolo delle probabilità.

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