Università Roma Tre

R-studio ed R: installazione e principali caratteristiche. La creazione di un project. Primi passi con R: operazioni elementari, statistiche descrittive, grafici. Richiami di inferenza statistica. Distribuzioni campionarie, intervalli di confidenza e test. Applicazioni ed esempi in R. Stima di massima verosimiglianza. Modelli lineari: stima dei parametri, selezione del modello e valutazione della bonta' di adattamento. Modelli lineari generalizzati: stima dei parametri, selezione del modello e valutazione della bonta' di adattamento. Modello di regressione logistica. Modello di regressione di Poisson.

Carsten Dormann (2020) Environmental Data Analysis: An introduction with Examples in R, Springer