Fondamenti di R
Introduzione all’ambiente R.
Assegnazione di valori.
Creazione e manipolazione di vettori.
Creazione a manipolazione di matrici.
Salvataggio dei dati.
Data frame.
Operazioni su file.
Esercizi.
Fondamenti di Statistica in R
Tabelle di frequenza.
Indici di posizione e variabilità.
Rappresentazioni grafiche.
Associazione tra due variabili.
Test di indipendenza in tabelle a doppia entrata.
Verifica di ipotesi.
Media di popolazioni e confronto tra due medie.
Esercizi.
Applicazioni aziendali elementari in R
Regressione lineare semplice: teoria e pratica.
Regressione lineare multipla: teoria e pratica.
Applicazioni aziendali avanzate in R
Regressione logistica per propensioni e decisioni alternative.
Regressione multinomiale per applicazioni di Marketing.