Grazie a questo Corso universitario otterrai un avanzamento nella tua carriera professionale e contribuirai ad aumentare la competitività della tua azienda"

La previsione è diventata uno strumento fondamentale per il processo decisionale in vari campi, dall'industria alla medicina. Le tecnologie dell'informazione e della comunicazione hanno permesso una crescita esponenziale della quantità di dati generati, che ha portato alla necessità di metodi di previsione sempre più accurati ed efficienti.  Si prevede pertanto che il mercato globale dei software di analisi e previsione dei dati continuerà a crescere, generando una maggiore domanda di questa disciplina.

Alla luce di questa realtà, è essenziale che i professionisti possiedano una solida conoscenza in materia di previsioni per poterle applicare nel loro campo di lavoro. Questo programma creato da TECH risponde proprio alle attuali esigenze degli ingegneri. In questo modo, fornirà una preparazione all'avanguardia e completa sulle tecniche di previsione, trattando argomenti rilevanti come la diagnosi e la validazione del modello di regressione lineare multipla.

Uno dei grandi vantaggi di questa specializzazione è che è stata sviluppata in modalità 100% online, che consentirà agli studenti di accedere ai contenuti da qualsiasi parte del mondo, senza restrizioni geografiche o di tempo. Inoltre, verrà utilizzata la metodologia del Relearning, che si basa sull'apprendimento attraverso la risoluzione di problemi reali, rendendo il processo di apprendimento più dinamico ed efficace.

Iscriviti ad una specializzazione nelle applicazioni delle proprietà delle matrici idempotenti"

Questo Corso universitario in Previsionepossiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Statistica Applicata 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni rigorosa e pratiche riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio professionale 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative  
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet 

Avrai solo bisogno solamente di un dispositivo dotato di connessione a internet per accedere alla specializzazione accademica più completa del panorama accademico attuale"

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato sui Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni di pratica professionale che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

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Una specializzazione in modalità 100% online grazie alla quale acquisirai le conoscenze più complete sul principio di variabilità incrementale"

Un team di esperti nel campo dell'Ingegneria, in particolare della Statistica Applicata, è stato incaricato di progettare il piano di studi di questo programma. Di conseguenza, TECH ha creato un programma completo e rigoroso che tratterà tutte le informazioni necessarie per padroneggiare questa disciplina in 12 settimane. Oltre al programma completo, sono state incluse ore di materiale aggiuntivo vario, in modo che gli studenti possano lavorare in modo personalizzato in base al loro livello di richiesta. Tutto ciò verrà presentato in modalità 100% online, un formato comodo, flessibile e compatibile con qualsiasi dispositivo dotato di connessione a internet.

Un programma che tratta la regressione Ridge, Lasso ed Elasticnet con cui approfondirai i modelli di previsione per eseguire un'inferenza statistica efficace" 

Modulo 1. Metodi di previsione lineare

1.1. Il modello di regressione lineare semplice 

1.1.1. Introduzione ai modelli di regressione e fasi preliminari della regressione semplice: esplorazione dei dati 
1.1.2. Modello 
1.1.3. Ipotesi 
1.1.4 Parametri 

1.2. Stima e test della regressione lineare semplice 

1.2.1. Stima puntuale dei parametri del modello 

1.2.1.1. Metodo dei minimi quadrati 
1.2.1.2. Stimatori di massima verosimiglianza 

1.2.2. Inferenza sui parametri del modello sotto le ipotesi di Gauss-Markov 

1.2.2.1. Intervalli  
1.2.2.2. Test 

1.2.3. Intervallo di confidenza per la risposta media e intervallo di previsione per nuove osservazioni 
1.2.4 Inferenze simultanee nella regressione semplice 
1.2.5. Bande di confidenza e di previsione 

1.3. Diagnosi e validazione dei modelli di regressione lineare semplice 

1.3.1. Analisi della varianza (ANOVA) del modello di regressione semplice 
1.3.2 Diagnostica del modello 

1.3.2.1. Valutazione grafica della linearità e verifica delle ipotesi mediante analisi dei residui 
1.3.2.2. Test di mancanza di adattamento lineare 

1.4. Il modello di regressione lineare multipla 

1.4.1 Esplorazione dei dati con strumenti di visualizzazione multidimensionale 
1.4.2 Espressione matriciale del modello e stimatori dei coefficienti 
1.4.3 Interpretazione dei coefficienti del modello multiplo 

1.5. Stima e test della regressione lineare multipla 

1.5.1 Leggi degli stimatori dei coefficienti, degli stimatori di previsione e dei residui 
1.5.2 Applicazione delle proprietà delle matrici idempotenti 
1.5.3 Inferenza nel modello lineare multiplo 
1.5.4 Anova del modello 

1.6. Diagnosi e validazione del modello di regressione lineare multipla 

1.6.1 Test di vincolo per risolvere le restrizioni lineari sui coefficienti  

1.6.1.1. Il principio della variabilità incrementale 

1.6.2 Analisi dei residui 
1.6.3 Trasformazioni Box-Cox 

1.7. Il problema della multicollinearità 

1.7.1 Screening 
1.7.2 Soluzioni 

1.8. Regressione polinomiale 

1.8.1 Definizione ed esempio 
1.8.2 Forma matriciale e calcolo delle stime 
1.8.3 Interpretazione 
1.8.4 Approcci alternativi 

1.9. Regressione con variabili qualitative 

1.9.1 Variabili fittizie nella regressione (dummies) 
1.9.2 Interpretazione dei coefficienti  
1.9.3 Applicazioni 

1.10. Criteri di selezione dei modelli 

1.10.1 La statistica Cp di Mallows 
1.10.2 Convalida incrociata dei modelli 
1.10.3 Selezione automatica a tappe 

Modulo 2. Tecniche avanzate di previsione

2.1.  Modello generale di regressione lineare

2.1.1 Definizione
2.1.2.  Proprietà
2.1.3  Esempi

2.2.  Regressione ai minimi quadrati parziali

2.2.1  Definizione
2.2.2. Proprietà
2.2.3 Esempi

2.3. Regressione a componenti principali

2.3.1 Definizione
2.3.2. Proprietà
2.3.3 Esempi

2.4. Regressione RRR

2.4.1 Definizione
2.4.2. Proprietà
2.4.3 Esempi

2.5. Regressione Ridge

2.5.1 Definizione
2.5.2. Proprietà
2.5.3 Esempi

2.6. Regressione Lasso

2.6.1 Definizione
2.6.2. Proprietà
2.6.3 Esempi

2.7. Regressione Elasticnet

2.7.1 Definizione
2.7.2. Proprietà
2.7.3 Esempi

2.8. Modelli di previsione non lineare 

2.8.1 Modelli di regressione non lineari 
2.8.2 Minimi quadrati non lineari 
2.8.3 Trasformazione in modello lineare 

2.9. Stima dei parametri in un sistema non lineare 

2.9.1 Linearizzazione 
2.9.2 Altri metodi di stima dei parametri 
2.9.3 Valori iniziali 
2.9.4 Programmi informatici 

2.10. Inferenza statistica nella regressione non lineare 

2.10.1 Inferenza statistica nella regressione non lineare 
2.10.2 Convalida dell'inferenza approssimata 
2.10.3 Esempi

Avanza in modo molto più agile nel programma di questa specializzazione grazie al metodo Relearning utilizzato da TECH"