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Lezioni

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Lezione 1 - Introduzione, statistical learning e tipologie di analisi

Lezione 2 - Test d'ipotesi con 1, 2 e G popolazioni (ANOVA)

Lezione 3 - Multivariate statistics & Principal component analysis

Lezione 4 - Clustering

Lezione 5 - Regressione - Variabili numeriche

Lezione 6 - Regressione - Variabili Categoriche - Validità e bontà del modello

Lezione 7 - Bias-variance trade-off e cross-validazione

Lezione 8 - Regressione Logistica

Lezione 9 - K-nearest neighbors

Lezione 10 - Regression and classification Trees

Lezione 11 - Inferenza causale, DAG e modello controfattuale

Lezione 12 - Processo di randomizzazione

Lezione 13 - Variabili strumentali

Lezione 14 - Disegni con Regressione Discontinua

Lezione 15 - Introduzione alla teoria dei network

Lezione 16 - Distanze, connettività e clustering

Lezione 17 - La centralità dei nodi in una rete

Lezione 18 - Assortività delle reti e struttura core-periphery

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