ANALISI DEI DATI DI SOPRAVVIVENZA E LONGITUDINALI

Obiettivi formativi

Obiettivi formativi. Obiettivo formativo dell’insegnamento è l'apprendimento da parte degli studenti dei metodi per l'analisi di dati longitudinali e di sopravvivenza. Conoscenza e capacità di comprensione. Alla fine del corso gli studenti conoscono e comprendono i principali modelli per l'analisi di dati di sopravvivenza e longitudinali. Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Grazie alle esercitazioni in aula informatica, gli studenti apprendono ad applicare i principali mdoelli di regressione a dati di sopravvivenza e longitudinali. Autonomia di giudizio. La discussione dei vari stimatori fornisce agli studenti una autonomia nell'analizzare criticamente situazioni osservazionali. Abilità comunicativa. Alla fine del corso, gli studenti acquisiscono una notazione ed un linguaggio di base da utilizzare nel contesto dei dati di sopravvivenza e longitudinali. Capacità di apprendimento. Gli studenti che superano l’esame sono in grado di applicare i modelli appresi nei vari contesti specifici di applicazione.

Canale 1
MARCO ALFO' Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Parte prima: Analisi dei dati longitudinali Esempi di dati longitudinali Considerazioni sui disegni longitudinali Strutture di covarianza per dati longitudinali Modelli di regressione per dati longitudinali Modelli ad effetti misti Tecniche di stima di ML per distribuzioni parametriche Tecniche di stima di ML per distribuzioni non parametriche Parte seconda: Analisi dei dati di sopravvivenza Esempi di dati di sopravvivenza Quantita' e modelli di base Censura e troncamento Stima non parametrica delle quantita' di base per dati RC e LT Stima delle quantita' di base per altri disegni Test per la verifica di ipotesi Modello a rischi proporzionali con covariate fisse Diagnostica ed inferenza sul modello PH
Prerequisiti
Conoscenza di base dei modelli di regressione, algebra delle matrici, inferenza statistica
Testi di riferimento
John P. Klein and Melvin L. Moeschberger (2003). Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data, Springer, 2nd edition. Peter J. Diggle, Patrick J. Heagerty, Kung-Yee Liang, Scott L. Zeger (2002). Analysis of Longitudinal Data, Oxford University Press, 2nd edition.
Modalità insegnamento
La frequenza delle lezioni dell’insegnamento non è obbligatoria. Il corso è strutturato in lezioni teoriche e pratiche frontali. Sono previste 72 ore complessive di didattica (9 CFU) Alla fine del corso è prevista una prova di autovalutazione, in presenza del docente, allo scopo di verificare la propria preparazione, e rivedere insieme al docente aspetti chiave del programma svolto.
Frequenza
La frequenza delle lezioni dell’insegnamento non è obbligatoria.
Modalità di esame
La prova d’esame ha l’obiettivo di verificare il livello di comprensione degli argomenti trattati e, in particolare, la capacità di ragionamento sviluppata dallo studente. La valutazione è espressa in trentesimi (voto minimo 18/30, voto massimo 30/30 con lode). La valutazione consiste di unaprova scritta (composta da quattro quesiti a testo libero) e da una prova orale in cui si discute del testo prodotto durante la prova scritta. La modalità di vlautazione non cambia se l'esame è svolto da remoto. L’esame ha lo scopo di verificare se lo studente ha raggiunto gli obiettivi in termini di comprensione ed applicazione delle principali metodologie di regressione per dati longitudinali e di sopravvivenza
Bibliografia
Hsiao, C. (2014). Analysis of Panel Data, Cambridge University Press, 3rd edition.
Modalità di erogazione
La frequenza delle lezioni dell’insegnamento non è obbligatoria. Il corso è strutturato in lezioni teoriche e pratiche frontali. Sono previste 72 ore complessive di didattica (9 CFU) Alla fine del corso è prevista una prova di autovalutazione, in presenza del docente, allo scopo di verificare la propria preparazione, e rivedere insieme al docente aspetti chiave del programma svolto.
  • Codice insegnamento1038458
  • Anno accademico2024/2025
  • CorsoScienze statistiche - Statistical Sciences
  • CurriculumBiostatistica
  • Anno1º anno
  • Semestre2º semestre
  • SSDSECS-S/01
  • CFU9
  • Ambito disciplinareStatistico