Questa raccolta di dispense è a uso dei miei studenti dell'insegnamento di Statistica e analisi dei dati. Gli argomenti trattati riguardano i temi non presenti sul libro di testo adottato e sono quindi da intendersi come materiale integrativo (da leggere: non sostitutivo del libro di testo!).

Le dispense possono essere utilizzate in tre modi differenti: leggendo la versione statica tramite browser, utilizzando una versione interattiva basata su Docker oppure clonando un repository github.

Nella loro versione statica le dispense sono consultabili tramite un browser Web (in versione recente) accedendo alla directory content di questo repository e selezionando i vari notebook (i file con estensione .ipynb).

Il contenuto delle dispense è scritto utilizzando dei notebook jupyter, e quindi è possibile eseguire e modificare il codice in esse contenuto. In particolare, la versione basata su Docker non richiede di effettuare alcuna installazione (a parte ovviamente quella di Docker). Per utilizzare le dispense è sufficiente, nell'ordine:

1. aprire un terminale (aka prompt dei comandi) e posizionarsi nella directory in cui si vuole tener traccia del proprio lavoro;
2. Eseguire il comando docker pull dariomalchiodi/sad al fine di scaricare, se serve, la versione più aggiornata del materiale;
3. Eseguire il comando docker run --rm -ti -p 127.0.0.1:8888:8888 -v $(pwd):/home/jovyan/my-work dariomalchiodi/sad;
4. Analizzare l'output ottenuto e da esso copiare il testo http://localhost:8888/?token=TOKEN, dove TOKEN rappresenta una successione di caratteri alfanumerici;
5. Incollare il testo copiato nella barra indirizzi del proprio browser.

Chi preferisce cimentarsi con l'installazione degli strumenti utilizzati (e i miei studenti dovrebbero sentire l'impulso di farlo...) può scaricare e utilizzare i soli notebook clonando il repository git@gitlab.com:dariomalchiodi/sad-python-book.git. Per verificare quale software installare è sufficiente analizzare il contenuto del file Dockerfile all'interno del repository stesso.

• Introduzione a python
• I tipi di dati in python
• Le liste
• Operatori, funzioni e metodi per le liste
• Le tuple
• Le stringhe
• Gli insiemi
• I dizionari
• Strutture di controllo
• Funzioni
• Importare moduli
• Disegnare grafici
• Leggere dati da file (e un po' di trucchi)
• Pandas
• Serie
• Visualizzione grafica di una serie
• Operazioni con le serie
• Dataframe
• Dati e frequenze
• Dati quantitativi e qualitativi
• Classificazione dei dati qualitativi
• Classificazione dei dati quantitativi
• Frequenze assolute e relative e loro visualizzazione
• Frequenze cumulate
• Diagrammi di Pareto
• Frequenze congiunte e marginali
• Alcuni approfondimenti sulla generazione dei grafici
• I diagrammi stelo-foglia
• Calcolo della dispersione in pandas
  • Indici di dispersione
  • Box plot
  • Diagrammi Q-Q
  • Simmetria, distribuzioni approssimativamente normali e regola empirica
  • Una nota sulla produzione dei grafici
• Indici di eterogeneità
  • Indice di eterogeneità di Gini
  • Entropia
  • Alberi di decisione
  • Indici di concentrazione
• Trasformazione dei dati
  • Trasformazioni lineari
    • Cambiamento di origine (traslazione)
    • Cambiamento di scala (dilatazione o contrazione)
    • Cambiamento di origine e scala
    • Standardizzazione
  • Trasformazioni logaritmiche
• Analisi della varianza
  • Dimostrazione
• Analisi di classificatori
  • Sensibilità e specificità
    • Classificatori costanti
    • Classificatori ideali
    • Classificatori casuali
  • Classificatori a soglia