Esame 29 gennaio 2021
Testo
Soluzione

Esame 15 gennaio 2021
Testo
Soluzione

Link alla pagina web di Mathworks dove svolgere esercizi aggiuntivi. Potete iniziare da questo link

MATLAB Cody - MATLAB Central (mathworks.com)

Tutte le prove saranno a computer (consegna di file .xlsx oppure .m oppure .mlx. Se uno studente vuole consegnare più di un file deve zipparli in un unico file). Formato del file di consegna
cognome_nome_matricola.m (file in formato MATLAB)
oppure
cognome_nome_matricola.mlx (file in formato MATLAB live script)
oppure
cognome_nome_matricola.xlsx (file in formato Excel)
oppure
cognome_nome_matricola.zip (nel caso di consegna di più file)

•    16 dicembre 2020 ore 8.30 (prova al computer)
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•    15 gennaio 2021 ore 11.00 (prova al computer)
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•    29 gennaio 2021 ore 11.00 (prova al computer)
     Link per il deposito documento di riconoscimento
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•    26 maggio 2021 ore 11.00 (prova al computer)
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•    9 giugno 2021 ore 11.00 (prova al computer)
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•    23 giugno 2021 ore 11.00 (prova al computer)
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•    8 settembre 2021 ore 11.00 (prova al computer)
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Link per partecipare agli esami

https://teams.microsoft.com/l/team/19%3a7f4893661a8f4da19b9cdacf31d9e59f%40thread.tacv2/conversations?groupId=48bec449-b654-40a1-8aad-de647f3257f3&tenantId=bb064bc5-b7a8-41ec-babe-d7beb3faeb1c

Link al canale youtube dove visualizzare le lezioni passate

https://www.youtube.com/channel/UCvrSSDHucSqwnjuEFmOAe2w

SEMINARIO 11 NOVEMBRE 2020 Ore 10.00

Programmazione in MATLAB e applicazioni pratiche sui dati gestiti dal Centro Comune di Ricerca della Commissione Europea

SLIDES seminario PERINO PERROTTA

AVVISO: per buona parte degli esercizi proposti nelle diverse settimane oltre all'output in formato EXCEL viene inserita anche la risoluzione in linguaggio MATLAB. Questo software è leader nel mondo nell'analisi dei dati e può essere scaricato gratuitamente da tutti gli studenti dell'Università di Parma (dopo essersi registrati con la mail ufficiale) dal sito http://www.mathworks.com

Una volta creato l'account potete scaricare il software sulle postazioni che desiderate.

MATLAB ACADEMY: gli studenti dell'Università di Parma possono seguire (ovviamente in maniera completamente gratuita) una serie di cosi approfonditi sull'utilizzo di MATLAB dall'indirizzo web https://trainingenrollment.mathworks.com/selfEnrollment?code=TA6EEH5EYZTZ

Si noti che per gli utenti non UNIPR questi corsi sono a pagamento e sono davvero molto costosi.

Avviso:

Per gli studenti che seguono i corsi di MATLAB Academy c'è la possibilità di generare in modo automatico dal sistema una certificazione che può essere condivisa con Facebook o Linkedin:

Per utilizzare MATLAB on line per potersi esercitare utilizzando direttamente il browser è possibile fare click su questo link

LIBRI DI TESTO

Zani S. e Cerioli A. (2007). Analisi dei dati e data mining per le decisioni aziendali, Giuffrè editore, Milano.

Programma del corso

CAPITOLO I del testo

CAPITOLO II del testo

CAPITOLO III del testo

CAPITOLO IV del testo

CAPITOLO V del testo (tutto tranne la sezione 5.1)

CAPITOLO VI del testo (fino a p. 262)

CAPITOLO VII (fino a p. 293)

CAPITOLO VIII

CAPITOLO IX (fino a p. 448)

CAPITOLO X (fino a p. 479)

Lucidi delle lezioni

Prima settimana (introduzione al corso, introduzione ad Excel e MATLAB, indici di statistica descrittiva) 15/09/2020

Seconda settimana (correlazione, cograduzione) 09/10/2020

Terza settimana (trattamenti preliminari, dati mancanti e dati anomali) 09/10/2020

Quarta settimana (Indici di associazione in tabelle 2x2 e tabelle rxc) 09/10/2020

Quinta settimana (scomposizione della varianza, ANOVA, grafici multidimensionali e trasformazione dei dati) 18/10/2019

Sesta e settimana settimana

Richiami di algebra lineare (file estratto dal libro Strumenti statistici e informatici per applicazioni aziendali, (2013) di Marco Riani, Fabrizio Laurini Gianluca Morelli, Pitagora Edtrice Bologna

Aspetti matematici delle componenti principali

Lucidi componenti principali (file completo aggiornato al 06/11/2019)

Ottava settimana

Analisi delle corrispondenze (riduzione delle dimensioni delle tabelle di contingenza) 15/11/2019

Distanze e indici di similarità 15/11/2019

Nona settimana

Analisi dei gruppi 21/11/2019

Decima settimana

Multidimensional scaling

SYLLABUS

PROGRAMMA DA SVOLGERE PER CHI SOSTIENE LA PROVA DA 30 ore

Capitoli-1-3

Capitolo 4 (fino a p. 117)

Capitolo 5 (fino a p. 200)

Capitolo 6 (fino a p. 262)

Capitolo 8

Capitolo IX (fino a p. 448)

SOFTWARE utilizzato durante il corso

Excel 2016 e MATLAB 2020a oppure 2020b.

COMPONENTI AGGIUNTIVI DI EXCEL DA SCARICARE

Xnumbers. Consente di calcolare autovalori e autovettori (oltre naturalmente ad una vastissima serie di funzioni matematiche). La maggior parte delle tecniche di analisi dei dei dati multivariati (componenti principali, analisi delle corrispondenze, clustering robusto e multidimensional scaling), si basa sulla scomposizione in termini di autovalori e autovettori allo scopo di ricostuire in maniera approssimata matrici dei dati e/o matrici di dissimilarità e/o tabelle di contigenza.

Per le istruzioni dettagliate sull'installazione dei componenti aggiuntivi è possibile scaricare il file Installazione_componenti_aggiuntivi.pdf

Avviso: quando si apre un file che è stato creato con il componente aggiuntivo XN.xlam è necessario dal menu File|Collegamenti fare click sul pulsante "Cambia Origine" ed inserire il percorso dove il file XN.xlam si trova sul vostro computer.

Nei vostri computer il file XN.xlam deve essere inserito dentro
"C:\users\(nomeutente)\appdata\roaming\microsoft\addins".

COMPONENTI AGGIUNTIVI DI MATLAB DA SCARICARE

Link per scaricare il MATLAB toolbox FSDA (Flexible Statistics Data Analysis) dal sito web Mathworks, sviluppato congiuntamente dall'Università di Parma e dal Joint Research Centre della Commissione Europea

Link alla pagina github di FSDA

Link alla documentazione di FSDA

FILE DI CORREDO AL CORSO

File di integrazione.

Osservazione: i file di input sono in formato EXCEL (ossia in formato .xls, xlsx, .xlsm). I file di output sono nella maggior parte dei casi in formato EXCEL ed in formato MATLAB (ossia .mlx oppure .m. I file in formato .mlx contengono oltre al codice sorgente anche il risultato derivante dall'esecuzione delle diverse istruzioni, immagini incorporate ecc. I file in formato .m contengono solo il codice sorgente).

Prima settimana

Argomento	Obiettivo	File di input	File di output (Excel)	File di output (MATLAB)
Scostamenti standardizzati	Ripassare i concetti di scostamenti standardizzati. Confrontare unità statistiche in presenza di fenomeni con diverso ordine di grandezza e diversa scala di misura	htSS.xlsx	htSS(out).xlsx 23/09/2014	htssout.m (formato .m solo codice) htssoutMLX.mlx (formato Matlab live script codice + output del codice) 15/09/2020
Statistiche descrittive	Calcolare statistiche descrittive e implementare manualmente alcune formule di calcolo in Excel. Confrontare la standardizzazione robusta con quella tradizionale.	ht_SD.xlsx	ht_SD(out).xlsx 15/10/2019	ht_SDout.m ht_SDoutMLX.mlx 15/09/2020
Statistiche descrittive in presenza di unità statistiche con diversa importanza	Calcolare statistiche descrittive ponderate e implementare manualmente le formule di calcolo in Excel.	Ind_ec.xlsx	Ind_ec_(out).xlsx 23/09/2015	Ind_ecout.m 15/09/2020
Distribuzioni di frequenze e tabelle a doppia entrata	Calcolare distribuzioni di frequenze con classi di ampiezza uguale o diversa ampiezza e creare tabelle a doppia entrata	ex23_DE.xls	ex23_DE(out).xls 02/10/2015	ex23_DEout.m 15/09/2020

Seconda settimana

Argomento	Obiettivo	File di input	File di output (Excel)	File di output (MATLAB)
Statistiche descrittive per sottogruppi di unità	Calcolare statistiche descrittive in presenza di variabili di raggruppamento	htgruppi.xlsx	htgruppi(out).xlsx 11/09/2018	htgruppiout.m 17/09/2020
Campionamento casuale	Estrarre un campione casuale di unità statistiche da un collettivo	SondUSA.xls	SondUSA(out) .xls 14/09/2016	SondUSAout.mlx 15/09/2020
Grafici univariati	Tipologie di rappresentazioni grafiche univariate. Confronto tra l'andamento di due serie storiche	grafuniv.xlsx grafuniv2serie.xlsx	grafuniv(out).xlsx grafuniv2serie(out).xlsx 22/09/2020	grafunivMLX.mlx 07/10/2020
Covarianza e correlazione	Richiamare i concetti di covarianza e correlazione e implementare manualmente le diverse formule in EXCEL	corr0.xlsx	corr0(out).xlsx 25/09/2014	corr0out.m 22/09/2020
Diagramma di dispersione dinamico	Costruire un diagramma di dispersione dinamico in base alle scelte derivanti da caselle a discesa.	benesSPM.xlsx	benesSPM(out).xlsx 18/09/2018	benesSPM mlx.mlx
Matrice di covarianza e correlazione	Costruire la matrice di covarianze e correlazione in Excel (tramite formule oppure componente aggiuntivo analisi dei dati). Costruire un diagramma di dispersione con etichette personalizzate.	CONADR.xlsx	CONADR(out).xlsx 25/09/2020	CONADR.mlx 25/09/2020
v.c. normale (standardizzata)	Richiamare i concetti di funzione di densità e di funzione di ripartizione. Calcolare in una v.a. normale la funzione di densità e la funzione di ripartizione. Trovare i valori che lasciano alla destra (sinistra) una probabilità prefissata. Calcolare la probabilià di ottenere valori compresi in un determinato intervallo	norm.xls	norm(out).xls 23/09/2015	normout.m 22/09/2020
Distribuzione normale bivariata	Calcolare la funzione di densità di una distribuzione normale bivariata e rappresentarla graficamente.	normbiv.xlsm	normbiv(out).xlsm 25/09/2014	normbivMLX.mlx 22/09/2020
Distribuzione test sull'assenza di correlazione	Dimostrare empiricamente che il test sull'assenza di relazione lineare tra due variabili, si distribuisce come una v.c. T di Student con n-2 gradi di libertà.	VerificaTn-2.xlsx	VerificaTn-2(out).xlsx 24/09/2020	verifica Tmeno2out.m 24/09/2020

Terza settimana

Argomento	Obiettivo	File di input	File di output (Excel)	File di output (MATLAB)
Test sul coefficiente di correlazione lineare	Determinare la significatività della relazione lineare tra le diverse variabili	TAGLIAT40.xlsx	TAGLIAT40(out).xlsx 30/09/2016	TAGLIAT40.mlx 22/09/2020
Valori di rxy significativi	Dimostrare empiricamente che al crescere della numerosità campionaria diminuisce il valore di rxy ritenuto significativo	sogliarxy.xlsx	sogliarxy(out).xlsx 25/09/2014	sogliarxyout.m 24/09/2020
Cograduazione	Calcolare il coefficiente rho di Spearman per verificare la concordanza di andamento tra due fenomeni misurati almeno su scala ordinale	cograd.xlsx	cograd(out).xlsx 25/09/2014	cograd outMLX.mlx 24/09/2020
Cograduazione	Calcolare la matrice dei coefficienti rho di Spearman in presenza di gradi ripetuti e valutare la loro significatività.	cogradrip.xlsx	cogradrip(out).xlsx 25/09/2017	cogradrip.mlx 24/09/2020
Analisi dei dati mancanti e dei valori estremi. Boxplot e grafici ad istogrammi.	Effettuare un'analisi dei dati mancanti e dei valori estremi univariati (ossia esterni all'intervallo [Q1-1.5IQR Q3+1.5IQR]) Calcolare medie e deviazioni standard con tutti i dati e solo i dati mancanti (esclusione listwise e pairwise). Analizzare i singoli fenomeni tramite grafici a scatola ed istogrammi	TAGLIAT40MIS.xlsx	TAGLIAT40MIS(out).xlsx 29/09/2020	TAGLIAT40 MISout.m 29/09/2020
Boxplot	Creare grafici a scatola (boxplot) per sottogruppi di unità. Confronto tramite medie e quantili.	ex23box.xlsx	ex23box(out).xlsx 01/10/2019	ex23boxout.mlx 02/10/2020
Modello di regressione	Richiamare i concetti di regressione lineare. (FACOLTATIVO)	regressione.xlsx	regressione(out).xls 03/10/2017

Quarta settimana

Argomento	Obiettivo	File di input	File di output (Excel)	File di output (MATLAB)
Tabelle di contingenza 2 x 2	Calcolare i diversi indici di associazione nelle tabelle 2x2 e verificare empiricamente le proprietà dei diversi indici	cont1.xlsx 23/10/2019	cont1(out).xlsx 06/10/2020	cont1out.m 06/10/2020
Tabelle di contingenza 2 x 2	Approfondire la relazione tra il Cross Product Ratio (Θ) e l'indice normalizzato del rapporto dei prodotti incrociati (Q) e l'indice U	Theta_and_Q.xlsx	Theta_and_Q(out).xlsx 03/10/2017	Theta_and_ Q_out.m 15/11/2019
Tabelle di contingenza r x c	Analisi della relazione tra appartenenza al partito politico e posizione sulla pena di morte negli USA.	SondUSAcont.xlsx 09/10/2020	SondUSAcont(out).xlsx 09/10/2020	SondUSAcont.mlx 09/10/2020
Eterogeneità	Calcolare gli indici di eterogeneità assoluti e normalizzati di Gini e di Shannon	entropia.xlsx	entropia(out).xlsx 08/10/2014	entropiaout.m 08/10/2020
Indici di associazione dotati di interpretazione operativa (fenomeni qualitativi nominali)	Calcolare gli indici basati sulla riduzione proporzionale della probabilità di errore e gli indici basati sulla riduzione proporzionale dell'eterogeneità	spumanti.xlsx 09/10/2020	spumanti(out).xlsx 09/10/2020	spumanti.mlx 09/10/2020
Indici di associazione per variabili ordinali	Introdurre i concetti di coppie concordanti (C) e coppie discordanti (D). Calcolare gli indici gamma, taub e di Somers.	assord.xlsx 09/10/2020	assord(out).xlsx 09/10/2020	assord.mlx 09/10/2020
Associazione tra un fenomeno nominale (X) ed uno ordinale (Y) in tabella 2 x c	Confrontare le distribuzioni condizionate di Y in corrispondenza delle diverse classi di X. Introdurre indici di associazione che utilizzano solo l'ordinamento dei livelli di Y (indice delta di Agresti). (FACOLTATIVO)	nomxord.xlsx	nomxord(out).xlsx 08/10/2014

Quinta settimana

Scomposizione della varianza nei gruppi e tra i gruppi	Porre in luce la relazione esistente tra un indice di variabilità (d'un certo tipo) riferito all'intero collettivo e gli indici di variabilità (del medesimo tipo) inerenti ai gruppi della partizione. Rappresentare graficamente gli intervalli di confidenza. Test ANOVA di uguaglianza delle medie.	UnUSA anova.xlsx	UnUSA anova(out).xlsx 13/10/2020	Un USAanova_out.m 13/10/2020
Associazione tra un fenomeno quantitativo (Y) ed uno nominale (X)	Calcolare indici normalizzati che misurano la dipendenza in media di Y da X (rapporti di correlazione)	etaYX.xlsx	etaYX(out).xlsx	10/10/2014

Argomento	Obiettivo	File di input	File di output (Excel)	File di output (MATLAB)
Grafico bivariati	Creare boxplot bivariati. Creare grafici2D con l'aggiunta degli istogrammi (boxplot) sugli asssi cartesiani in presenza di uno o più gruppi.	grafici2D.m	Questo esercizio si può risolvere solo utilizzando MATLAB	grafici2Dout.m 15/10/2020
Scatter 3D	Creare diagrammi di dispersione a 3 dimensioni	grafici3D.m	Questo esercizio si può risolvere solo utilizzando MATLAB	grafici3Dout.m 15/10/2020
Grafico in coordinate parallele	Creare ed interpretare i grafici in coordinate parallele	parcoord0.xlsx	parcoord0(out).xlsx 23/10/2019	parcoord0.m 15/11/2019
Grafico in coordinate parallele	Creare un programma generale per creare un grafico in coordinate parallele che consenta diversi tipi di standardizzazione e diverse combinazioni di numerosità campionaria (n) e diverso numero di variabili. Consentire all'utente di evidenziare determinate curve. (FACOLTATIVO)	parcoord1.xlsx	parcoord1(out).xlsx 11/10/2016
Rappresentazione iconica delle unità e matrice dei diagrammi di dispersione	Creare ed interpretare i grafici a stella e le facce e la scatter plot matrix.	stars.m	stars(out).xlsx FACOLTATIVO 10/10/2014	starsout.m 15/10/2020

Sesta e settima settimana

Per risolvere gli esercizi della sesta e settima settimana è utile scaricare il file notazione.pdf (versione 23/10/2020)

Questo file è in "itinere" di conseguenza vi sarei grato se mi poteste segnalare errori e/o omissioni

Argomento	Obiettivo	File di input	File di output (Excel)	File di output (MATLAB)
Introdurre la notazione matriciale. Calcolare autovalori e autovettori	Verificare, utilizzando un dataset di esempio, le formule contenute nel file notazione.pdf. Scomposizione spettrale. Scomposizione in valori singolari. Ricostruzione di una matrice di rango p con una matrice di rango ridotto. Valutazione della bontà dell'approssimazione.	formulemat.xlsx	formulemat(out).xlsx 21/10/2020	formulemat out.m 21/10/2020
Altri esercizi su autovalori e autovettori	Consolidare le procedure per il calcolo degli autovalori e autovettori	Evalues_ Evectors.xlsx	Evalues_ Evectors(out).xlsx	24/10/2016
Componenti principali	Effettuare la riduzione delle dimensioni tramite la tecnica delle componenti principali. Interpretare le dimensioni latenti. Valutare la bontà dei risultati.	benessere.xlsx	benessere(out).xlsx 23/10/2020	benessereout.m 23/10/2020
Costruire un biplot dinamico	File pdf contenente i dettagli matematici per la costruzione del biplot dinamico. Costruzione di un biplot dinamico in cui tramite barre di scorrimento posso visualizzare diverse varianti del biplot.	benBiplot.xlsx	benBiplot(OUT).xlsx 23/10/2020	benbiplot.m 23/10/2020

Componenti principali

Esempi pratici di applicazione della tecnica delle componenti principali

wafer.xlsx

lavatrici.xlsx

scrittori.xlsx

wafer(out).xlsx

lavatrici(out).xlsx

scrittori(out).xlsx

04/11/2020

Risoluzione utilizzando la routine pcaFS

PCexamples.m

Risoluzione utilizzando la funzione pca di MATLAB oppure la svd

scrittoriout.m

04/11/2020

Componenti principali

Esplorare gli aspetti geometrici della tecnica delle componenti principali (FACOLTATIVO)

ellisse.xlsx

ellisse(out).xlsx
31/10/2014

Settima settimana

Argomento	Obiettivo	File di input	File di output (Excel)	File di output (MATLAB)
Analisi delle corrispondenze	Relazione tra i profili riga e colonna di una tabella di contingenza. Riduzione delle dimensioni. Scomposizione dell'inerzia	corrisp.xlsx	corrisp(out).xlsx	corrisp_out.m 03/12/2020
Analisi delle corrispondenze	Utilizzo della funzione corAna di FSDA toolbox.Dettagli soluzione MATLAB	corrisp.xlsx		CAexamples.m 03/11/2020

Ottava settimana

Argomento	Obiettivo	File di input	File di output (Excel)	File di output (MATLAB)
Distanze	Calcolare le distanze di Minkowski e le distanze di Mahalnobis tramite diversi metodi	distanze1.xlsx	distanze1(out).xlsx 09/11/2018	distanze1_out.m
Distanze e similarità	Esplorare le differenze tra le distanze Euclidee e le distanze di Mahalanobis	EuclidMala.xlsx	Euclid Mala(out).xlsx 10/11/2020	Euclid Malaout.m 10/11/2020
Indici di similarità	Calcolare diversi indici di similarità	similarita.xlsx	similarita(out).xlsx 12/11/2014
Indice di Gower	Calcolare la matrice degli indici di similarità di Gower			Gower_out.m 21/11/2019

Nona settimana

		File di input (formato MATLAB)	File di ouput (formato MATLAB)
Clustering gerarchico	Programma di agglomerazione gerarchico. Costruzione del dendrogramma partendo dalla matrice delle distanze oppure dalla matrice dei dati	clustGER.mlx	clustGERout.m clusterGERout.mlx	13/11/2020
Clustering gerarchico	Esempio pratico di applicazione della tecnica di clustering geerarchico. Costruzione dendrogramma, taglio e allocazione delle unità ai diversi gruppi. Interpretazione dei gruppi che sono stati ottenuti	clustGERex.m	clustGERexout.m	18/11/2020

Argomento	Obiettivo	File di input	File di output (Excel)	File di output (MATLAB)
Clustering non gerarchico	Impostare manualmente la funzione obiettivo utilizzata dal metodo non gerarchico di clustering delle k-medie. Trovare la soluzione tramite il risolutore di Excel	k-means_risol.xlsm	k-means_risol(out).xlsx 21/11/2019
Clustering non gerarchico	Effettuare la segmentazione utilizzando la metodologia delle k-medie e scegliere il numero appropriato di gruppi.	kmeans.xlsm	kmeans(out).xlsx 21/11/2019	kmeans_out.m 18/11/2020
Cluster analisi in pratica	Confrontare diversi metodi di classificazione e diverse metriche. Applicare la cluster analysis a gruppi non sferici. Analizzare l'effetto degli outliers sulla classificazione. Introdurre la classificazione robusta.	ClusterEsempi.m		ClusterEsempiout.m 20/11/2020

Analisi testuale

Argomento	Obiettivo	File di input	File di output (Excel)	File di output (MATLAB)
Analisi testuale	Rappresentare graficamente le distribuzione di frequenze delle parole presenti in un testo (cloudplot, nuvola di etichette). Effettuare la "tokenizzazione" (analisi lessicale) del documento, eliminare le "stop words" e creare la distribuzione di frequenze delle parole maggiormente presenti	parole.m parole.pdf		paroleout.m 11/11/2020