Appunti Statistica applicata e Big Data

Statistica Applicata e Big Data

I Modulo

• VBA → automatizzare task che sarebbero svolti manualmente
• Linguaggio di programmazione = sequenza di istruzioni

IDE = ambiente al quale affiancare Excel

• Interactive Developer Environment
• Finestra ➔ Come personalizzare? View
• Finestra di codice ➔ istruzioni (più importante) ➔ Code
• Project ➔ foglio su cui si lavora [Book1 sheet1 workbook (cartella lavoro)]
• Code da inserire qui
• Properties ➔ relative all'oggetto su cui si lavora
• Nome [Name senza parentesi]
• Colore
• Immediate ➔ provare quello che si vuole fare per vedere se inserisce o no istruzione

2. VBA = programmazione di alto livello ➔ linguaggio scripting alto
• SOLO per implementare ambiente OFFICE
• Imperativo
• Event Driven
• Si deve compiere qualcosa perché funzioni
• Object Oriented ➔ È orientato agli oggetti (collegati tra loro)

- Come scriviamo il nostro codice?

• È sempre inserito in:
• Procedure = eseguire qualcosa ➔ sequenza istruzioni SUB
• Funzioni = interrogazione che restituisce risultato FUNCTION
• Come si esegue?
• Pubblico
• Privato

SUB ..... () MSGBOX "..... " END SUB

FUNCTION .... () ..... = MSGBOX END FUNCTION

DAVANTI A TUTTO PER DOMANDE IMMEDIATE

F9 - Metto e tolgo BREAK POINT

F8 - Eseguire passo passo istruzioni

F5 - ESEGUI

- Parametri _SUB Salva qualcuno (Nome AS stringa)

MSG BOX Nome

END SUB

=> Segno apice per salvare qualcosa fino al termine della riga

Scrivere sempre OPTION EXPLICIT all'inizio di ogni modulo

① _APPLICATION = applicazione excel

WORKBOOK = file excel

↳ WORKSHEETS = fogli di lavoro

↳ CHARTS = grafici

②

④ FUNZIONE SOMMADOPPIA con 2 parametri

Per richiamare funzione in immediato

< > () ES ? SOMMADOPPIA()

⑤ Come PC Interagisce con utenti

MSGBOX

PROCEDURE (prompt, buttons vbok, helpfile context)

FUNCTION vsquest vsinfo

N.B. Per evitare di mettere qualcosa lasciare spazio tra virgole ("Testo", ... )

INPUTBOX → chiede info all'utente

⑥ [OGGETTO DEL WEBINAR]

COMUNICAZIONI UTENTE + CONTROLLI

Select CASE

• Altra istruzione condizionale
• Testare sempre la stessa condizione (es. che mese è)
• Anche per la CASE come IF quando una condizione è soddisfatta le altre vengono ignorate

ES

SELECT CASE mese

• CASE 1: gennaio
• CASE 2: febbraio
• CASE 3: marzo

5. Cicli

• Attività repetitive
• Iterazione = specifica attività da ripetere
• Loop
• For...next → uno specifico n° di volte [EXIT FOR per uscire]
• Do...while → finché vera la condizione

6. Quando termina il codice

• Loop...until → finché è falsa la condizione
• For each...next → per tutti gli elementi di un gruppo

MODULO 3

MACRO = _SUB = insieme di comandi o istruzioni

_{senza parametri}

GESTIONE FILE

• FileSystemObject
• TextStream

Funzione DIR() restituisce una stringa che rappresenta il nome di un file o di una cartella corrispondente a un criterio o a un attributo specificato

N.B. File inesistente ➔ stringa vuota

IMPORTAZIONE E COLLEGAMENTO A DATI ESTERNI

• Database (SAP)
• Pagine web
• vlookup / hlookup

TABELLE PIVOT

DISTRIBUZIONE DI POISSON

Fenomeni distribuiti con un dato numero di occorrenze in un periodo di tempo fissato

x = 0, 1, … con probabilità:

P(x) = e^-λ λ^x / x! con λ > 0

f(x) = ^Σ medium>

MEDIA E(x) = λ

VAR V(x) = λ

DISTRIB. POISSON (x; _{Media accumulativo})

m eventi parametri λ

Viper - R.I.P

FR = prob.

DISTRIBUZIONE NORMALE

DENS f(x) = 1 / (σ√2π) e^{-1/2 (x-μ/σ)2}

RIP F(x) = ^x∫_-∞ [1 / (σ√2π)] e^{-1/2 (x-μ/σ)2}

MEDIA = μ

DEVIAZIONE STANDARD = σ

VARIANZA = σ²

STANDARDIZZAZIONE → Permette di riscrivere una variabile casuale con media μ e varianza σ² ad una variabile con media zero e varianza unitaria

N(μ, σ²)

• DISTRIB. NORM. N(x; μ, σ; ^cumulativo)
• vero = DISTRIB. NORM. STD. N(z; ^cumulativo)
• INV. NORM. N(p; μ, σ)
• INV. NORM. S(p)

Z = (x - μ) / σ → x = μ + zσ

• ADATTAMENTO DEL MODELLO

Decomposizione della varianza totale → R² = ^SQR/_SQE = 1 - ^SQE/_SQT

Per confrontare l'adattività di diversi modelli, si considera il valore di R² corretto che neutralizza l'effetto di un eventuale diverso numero di variabili esplicative.

• REGRESSIONE LOGISTICA = caso particolare del modello lineare

→ variabile dipendente viene assunta come dicotomica in funzione di un insieme di k variabili indipendenti

↓

Stime parametri: massimizzare la funzione di verosimiglianza rispetto al vettore dei parametri

No Excel → VBA

X² = [^b_i/_S(bi)]²

Test ipotesi: = INV.CHI.QUAD.DS()

p-value: = DISTRIB.CHI.QUAD.DS()

VALUTAZIONE DEL MODELLO

↓ ANALISI ORDINALMENTO → probabilità di appartenenza a gruppi: concordi, discordi

N.B. Una coppia è classificata come concorde quando la probabilità stimata dal modello per [☐] è inferiore a quella per [☑]