CODICE CORSO: I-EB21 LINGUA:

Modelli di Regressione Logistica in Stata

Il corso illustra l’uso del modello logistico nelle analisi epidemiologiche. L’obiettivo principale è di fornire le nozioni teoriche e applicate necessarie per stimare autonomamente un modello di regressione logistica in Stata.

 

Più precisamente, il corso si articola in:

una breve panoramica dell’analisi dei dati categorici
temi relativi alla specificazione di modelli di regressione logistica
la selezione delle variabili importanti e non ridondanti
i principali metodi di stima dei parametri (per variabili continue e categoriche) e la loro interpretazione.

 

Infine sono prese in esame le tecniche disponibili per valutare la bontà di specificazione del modello.

Le lezioni saranno di tipo interattivo ed avranno contenuto prevalentemente applicato. I partecipanti sperimenteranno di volta in volta le tecniche apprese attraverso numerose applicazioni empiriche su dati reali svolte dalle proprie postazioni di calcolo sotto la guida del docente.

 

MATERIALI: I materiali del corso includono i lucidi con la parte teorica, i do-file e le banche dati per l’implementazione di tutte le applicazioni empiriche. Questo consentirà ad ogni partecipante di esercitarsi sui contenuti del corso, eseguendo autonomamente i file distribuiti.

Il corso è studiato per medici e ricercatori provenienti dalla Sanità Pubblica che desiderano utilizzare i modelli logistici.

Conoscenza dell’uso interattivo di Stata e conoscenze di base di biostatistica ed epidemiologia.

SESSIONE I

Revisione del modello di regressione lineare
Il modello di regressione logistico semplice
Interpretazione dei coefficienti del modello logistico e ODDS ratio
Esercitazioni

 

SESSIONE II

Il modello multivariato
Il fitting del modello
Il likelihood ratio test e il test di Hosmer Lemeshow
L’area sotto la curva ROC
Esercitazioni

Il corso è previsto a Milano il giorno 18 Settembre 2017, dalle 9.00 alle 17.00.

 

SEDE DI SVOLGIMENTO: NH Milano Touring Hotel ♦ Via Ugo Tarchetti, 2 ♦ 20121 Milano

 

La quota d’iscrizione è di € 495,00 + IVA 22%.

 

L’aliquota IVA non sarà applicata per Enti Pubblici soggetti ad esenzione IVA a norma dell’art. 14 c. 10 della L. 537/93 per la partecipazione a corsi di formazione dei propri dipendenti. In caso contrario sarà necessario comunicare se l’ente è soggetto al regime dello “SPLIT PAYMENT” con IVA esposta di cui all’articolo 17-ter DPR 633/1972.

 

SCONTO PER GRUPPI: In caso di più iscritti provenienti da una stessa azienda o istituzione, verrà applicato uno sconto del 15% sulla quota di iscrizione al secondo iscritto e del 20% dal terzo iscritto in poi.

 

PACCHETTI FORMATIVI TSTAT: chi si iscrive a più di un corso nell’arco di un anno solare può usufruire di uno sconto sul prezzo di listino di ciascun corso addizionale (sconto del 10% su corsi di una giornata, 15% da due giornate in su).

 

STUDENTI: Gli studenti residenti in Italia devono presentare copia del libretto universitario o un certificato di iscrizione (in carta semplice) all’Università. (Gli studenti di master e dottorandi possono usufruire di uno sconto del 40% sul prezzo standard accademico).

 

La quota di iscrizione include il pranzo, il materiale didattico e una licenza temporanea del software Stata. Gli sconti sopra descritti non sono cumulabili tra loro. La partecipazione al corso dà inoltre diritto ad uno sconto sull’acquisto di una nuova licenza per singolo utente del software Stata (ad esclusione della versione GradPlan) e sull’acquisto di testi in Catalogo editi Stata Press.

 

SCADENZA ISCRIZIONE: 03.09.2017. Le domande saranno valutate sulla base dell’ordine d’iscrizione.


L’iscrizione al corso dovrà avvenire tramite lo specifico modulo di registrazione e pervenire a TStat S.r.l. almeno 15 giorni prima dell’inizio del corso stesso. E’ possibile richiedere il modulo di registrazione compilando il seguente form oppure inviando una mail a formazione@tstat.it


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Il corso illustra l’uso del modello logistico nelle analisi epidemiologiche. L’obiettivo principale è di fornire le nozioni teoriche e applicate necessarie per stimare autonomamente un modello di regressione logistica in Stata.