Formazione e ricerca

Attività Formative del Corso di Dottorato - 2023/2024

This page shows the courses and classes of the PhD programme for the academic year 2023/2024. Additional courses and classes will be added during the year. Please check for updates regularly!

Programma winter School ANT-COM

"Tous les hommes m’aiment. Je suis faite pour ça." Monica Bellucci e la recitazione come autocitazione.

Crediti: 0,5

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Alberto Scandola

Prove di canzone libera nella poesia italiana di medio Ottocento

Crediti: 0,5

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Alessandra Zangrandi

Fonti, citazioni e critica del testo

Crediti: 1,5

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Paolo Pellegrini

Citazioni e riscritture di Edgar Allan Poe nel teatro simbolista

Crediti: 1

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Nicola Pasqualicchio

Citare (e non) nei “Promessi sposi”: storia e invenzione

Crediti: 0,5

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Corrado Viola

Citazione e riscrittura: per una lettura del capitolo XX e XXI dei “Promessi sposi”

Crediti: 1

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Anna Maria Salvade', Fabio Forner

Céline, Borges e gli altri: citazioni, riscritture, plagi nelle canzoni di Gaber e Luporini

Crediti: 0,5

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Nicola Pasqualicchio

Maciste all’inferno. La messa in scena dell’avvento del fascismo tra citazioni dantesche e mussoliniane

Crediti: 0,5

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Denis Lotti

Le citazioni di classici nella letteratura latina erudita: le citazioni poetiche

Crediti: 0,5

Lingua di erogazione: italiano

Docente:  Paolo De Paolis

Le citazioni di classici nella letteratura latina erudita: le opere in prosa

Crediti: 0,5

Lingua di erogazione: italiano

Docente:  Paolo De Paolis

La citazione nel romanzo italiano dell’Ottocento

Crediti: 0,5

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Fabio Danelon

La scrivania di Eschilo

Crediti: 0,5

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Andrea Rodighiero

La citazione nei diari di Giovanna Zangrandi

Crediti: 0,5

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Giuseppe Sandrini

Citare (e riscrivere) la lirica greca: Leopardi

Crediti: 0,5

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Massimo Natale

La citazione e le "Operette morali"

Crediti: 1

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Giuseppe Sandrini

Roman Festivals in Asia Minor

Crediti: 1

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Christoph Begass, Riccardo Bertolazzi

Riscritture del mito classico

Crediti: 0,5

Lingua di erogazione: Italiano

Docente:  Gherardo Ugolini

L’impossibile mi fingo, e folle io sono. Percorsi intorno alla Didone abbandonata

Crediti: 0,5

Lingua di erogazione: Italiano

Attività Formative della Scuola di Dottorato - 2023/2024

Please note: Additional information will be added during the year. Currently missing information is labelled as “TBD” (i.e. To Be Determined).

PhD students must obtain a specified number of CFUs each year by attending teaching activities offered by the PhD School.
First and second year students must obtain 8 CFUs. Teaching activities ex DM 226/2021 provide 5 CFUs; free choice activities provide 3 CFUs.
Third year students must obtain 4 CFUs. Teaching activities ex DM 226/2021 provide 2 CFUs; free choice activities provide 2 CFUs.

Registering for the courses is not required unless explicitly indicated; please consult the course information to verify whether registration is required or not. When registration is actually required, no confirmation e-mail will be sent after signing up.

Teaching Activities ex DM 226/2021: Linguistic Activities

Teaching Activities ex DM 226/2021: Research management and Enhancement

Teaching Activities ex DM 226/2021: Statistics and Computer Sciences

Teaching Activities: Free choice

Crediti

2

Lingua di erogazione

English

Frequenza alle lezioni

Scelta Libera

Sede

VERONA

Obiettivi di apprendimento

An introduction to the fundamentals of generalized regression models will be given in this course, with a focus on models for count, binary, and categorical data. These types of response variables are widely used in industrial applications as well as observational and experimental research.
Upon successful completion of the course, students will be able to:
• Describe the general structure of a GLM and similarities and differences with linear models
• Estimate and interpret a logistic regression model
• Estimate and interpret a Poisson regression model
• Know of issues and some strategies for dealing with overdispersion in some generalised linear models (GLMs)

Prerequisiti e nozioni di base

This course assumes a good understanding of probability and mid-level knowledge of linear regression theory.

Programma

The course covers methods for regression analysis of responses that do not follow the normal distribution, especially of discrete responses. We will learn to understand some of the common statistical methods for fitting regression models to such data. In particular, we will consider logistic regression, Poisson regression and log-linear models. The lecture focuses on the development, theoretical justification, and interpretation of these methods.

Quando e Dove

This course assumes a good understanding of probability and mid-level knowledge of linear regression theory.
Teaching forms mainly consist of lectures (8h) and exercises proposed by the teacher. The teaching material (slides of the theoretical lessons) is made available to the students on the e-learning web page of the course (Moodle platform). Lessons will be delivered via Zoom. Full attendance is required.
19 March 2024, 14.30-16.30
26 March 2024, 14.30-16.30
3 April 2024, 14.30-16.30
24 April 2024, 14.30-16.30
Zoom link

Modalità di verifica dell'apprendimento

There is no exam

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI

Valutazione

There is no exam, hence there is also no definition of the evaluation criteria.

Criteri di composizione del voto finale

There is no grade because there is no exam.

Lezioni Programmate

Quando Aula Docente Argomenti
martedì 19 marzo 2024
14:30 - 16:30
Durata: 2.00
Da definire Lucia Cazzoletti Introduction to generalised linear models. Review of the general linear model: assumptions of the linear model (independence of observations, homoskedasticity of errors, linearity of coeffiicents) , least squares estimation and maximum likelihood estimation. Main features of the genralised linear model: i) the probability distribution function of the random component of the response variable belongs to the exponential family, ii) a differentiable and monotonic link function relates the mean of the response variable to the linear predictor, a linear combination of coefficients and explanatory variables.
martedì 26 marzo 2024
14:30 - 16:30
Durata: 2.00
Da definire Lucia Cazzoletti Introduction to the theoretical basis of logistic regression model, commonly used for binary (proportion/percentage) data, as a generalised linear model. Binomial distribution for the outcome binary variable. The link between probability and logodds. Maximum likelihood estimation of the coefficients of the model. Interpretation of the meaning of the regression coefficients and their statistical significance.
mercoledì 03 aprile 2024
14:30 - 16:30
Durata: 2.00
Da definire Lucia Cazzoletti Introduction to the theoretical basis of Poisson regression model, commonly used for count data, as a generalised linear model. Poisson distribution for the outcome variable. Maximum likelihood estimation of the coefficients of the model. Interpretation of the meaning of the regression coefficients and their statistical significance. Use of the offset to take into account the different exposure of subjects. Extensions of the Poisson Regression Model: Negative binomial regression model (NBRM), Zero-inflated poisson (ZIP) model, Zero-truncated count data model.
mercoledì 24 aprile 2024
14:30 - 16:30
Durata: 2.00
Aula virtuale - Lezione online Lucia Cazzoletti Using Deviances to Compare Models for Logistic and for Poisson Regression Models. Use of the Likelihood Ratio Test to assess the presence of overdispersion. Some hints about the log-linear model in the presence of contingency tables

Docenti

A B C D F G H L M N P R S U V Z

Bertolazzi Riccardo

symbol email riccardo.bertolazzi@univr.it

Borghetti Vincenzo

symbol email vincenzo.borghetti@univr.it symbol phone-number +39 045 802 8584

Concina Chiara Maria

symbol email chiara.concina@univr.it symbol phone-number +39 045 802 8325

Danelon Fabio

symbol email fabio.danelon@univr.it symbol phone-number 045/8028378

De Paolis Paolo

symbol email paolo.depaolis@univr.it symbol phone-number +39 045 802 8371

Forner Fabio

symbol email fabio.forner@univr.it symbol phone-number +39 045 8028367

Lotti Denis

symbol email denis.lotti@univr.it symbol phone-number 0458028618

Natale Massimo

symbol email massimo.natale@univr.it symbol phone-number 045 802 8117
NecchiRosa

Necchi Rosa

Pagliaroli Stefano

symbol email stefano.pagliaroli@univr.it symbol phone-number +39 045 8028056

Pasqualicchio Nicola

symbol email nicola.pasqualicchio@univr.it symbol phone-number 0458028585

Pellegrini Paolo

symbol email paolo.pellegrini@univr.it symbol phone-number +39 045 802 8559

Raccanelli Renata

symbol email renata.raccanelli@univr.it symbol phone-number 0458028366

Rodighiero Andrea

symbol email andrea.rodighiero@univr.it symbol phone-number +39 045 802 8643

Salvade' Anna Maria

symbol email annamaria.salvade@univr.it symbol phone-number +39 045 8028110

Sandrini Giuseppe

symbol email giuseppe.sandrini@univr.it symbol phone-number 045 802 8069

Scandola Alberto

symbol email alberto.scandola@univr.it

Soldani Arnaldo

symbol email arnaldo.soldani@univr.it symbol phone-number 045 - 8028648

Ugolini Gherardo

symbol email gherardo.ugolini@univr.it symbol phone-number +39 0458028665

Viola Corrado

symbol email corrado.viola@univr.it symbol phone-number +39 045802 8194

Zangrandi Alessandra

symbol email alessandra.zangrandi@univr.it symbol phone-number 0458028115

Dottorandi

Dottorandi presenti nel:

Non è presente alcuna persona. 40° Ciclo non iniziato.

Lezioni del Corso
Lezioni della Scuola di Dottorato

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Linee guida percorso formativo

Di seguito i file che contengono le Linee guida per il percorso formativo e il regolamento per l'acquisizione dei crediti formativi (CFU) per l'Anno Accademico 2023/2024.