Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Calendario accademico
Il calendario accademico riporta le scadenze, gli adempimenti e i periodi rilevanti per la componente studentesca, personale docente e personale dell'Università. Sono inoltre indicate le festività e le chiusure ufficiali dell'Ateneo.
L’anno accademico inizia il 1° ottobre e termina il 30 settembre dell'anno successivo.
Calendario didattico
Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.
Periodo | Dal | Al |
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I semestre | 1-ott-2019 | 31-gen-2020 |
II semestre | 2-mar-2020 | 12-giu-2020 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione invernale d'esame | 3-feb-2020 | 28-feb-2020 |
Sessione estiva d'esame | 15-giu-2020 | 31-lug-2020 |
Sessione autunnale d'esame | 1-set-2020 | 30-set-2020 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione estiva di laurea | 22-lug-2020 | 22-lug-2020 |
Sessione autunnale di laurea | 14-ott-2020 | 14-ott-2020 |
Sessione autunnale di laurea solo triennale | 10-dic-2020 | 10-dic-2020 |
Sessione invernale di laurea | 16-mar-2021 | 16-mar-2021 |
Periodo | Dal | Al |
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Festa di Ognissanti | 1-nov-2019 | 1-nov-2019 |
Festa dell'Immacolata | 8-dic-2019 | 8-dic-2019 |
Vacanze di Natale | 23-dic-2019 | 6-gen-2020 |
Vacanze di Pasqua | 10-apr-2020 | 14-apr-2020 |
Festa della Liberazione | 25-apr-2020 | 25-apr-2020 |
Festa del lavoro | 1-mag-2020 | 1-mag-2020 |
Festa del Santo Patrono | 21-mag-2020 | 21-mag-2020 |
Festa della Repubblica | 2-giu-2020 | 2-giu-2020 |
Vacanze estive | 10-ago-2020 | 23-ago-2020 |
Calendario esami
Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Segreteria Corsi di Studio Scienze e Ingegneria.
Per consultazione e iscrizione agli appelli d'esame visita il sistema ESSE3.
Per problemi inerenti allo smarrimento della password di accesso ai servizi on-line si prega di rivolgersi al supporto informatico della Scuola o al servizio recupero credenziali
Docenti
Raffaele Alice
alice.raffaele@univr.itPiano Didattico
Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Attivato nell'A.A. 2020/2021
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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3° Anno Attivato nell'A.A. 2021/2022
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Econometria (2021/2022)
Codice insegnamento
4S01951
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
SECS-P/05 - ECONOMETRIA
Periodo
Primo semestre dal 4-ott-2021 al 28-gen-2022.
Obiettivi formativi
Il corso si propone di fondere nozioni economiche e strumenti statistici in uno schema organico al fine di acquisire le competenze necessarie all'analisi quantitativa ed empirica dei fenomeni economici. Numerose applicazioni di carattere economico saranno presentate durante il corso con lo scopo di fornire agli studenti consapevolezza dell'approccio empirico nello studio dell'economia, dimestichezza nell'analisi dei dati economici e capacità di utilizzare software specifici per analisi quantitative.
Programma
1. INTRODUZIONE E RICHIAMI (Stock-Watson, cap.2-3)
1.1. Cos'è l'econometria?
1.2. Richiami di probabilità
1.3. Richiami di statistica
2. ANALISI DI REGRESSIONE (Stock-Watson, cap.4-9)
2.1. Regressione lineare con un singolo regressore e verifica di ipotesi
2.2. Regressione lineare con regressori multipli e verifica di ipotesi
2.3. Diagnostica del modello di regressione: specificazione, eteroschedasticità, autocorrelazione
3. ESTENSIONI (Stock-Watson, cap. 11-12)
3.1. Regressione con variabili strumentali
3.2. Regressione con variabile dipendente binaria
Modalità didattiche
Il corso si compone di 52 ore, alternate tra lezioni ed esercitazioni. Durante il semestre saranno proposti degli esercizi da svolgere a casa per favorire lo studio assiduo e sistematico della materia man mano che si affrontano i vari temi. È inoltre prevista un’attività di tutorato finalizzata all’acquisizione di competenze nell’utilizzo del software econometrico Gretl e all'assistenza nella soluzione degli esercizi.
Bibliografia
Modalità d'esame
L’esame è composto da una prova scritta ed un homework individuale; il voto finale è dato dalla media dei voti nella prova scritta e nell’homework, pesati per il 75% ed il 25% del totale. Per superare l’esame, è necessario aver riportato un punteggio non inferiore a 18/30 nella prova scritta.
L’homework viene svolto individualmente fuori dell’aula, e può essere di due tipi (Homework 1 e Homework 1). E' possibile scegliere a quale homework aderire, ma si deve aderire ad uno dei due. Trascorso il termine per la consegna dell’Homework 2, sarà possibile svolgere solo l’Homework 1. Il voto dell’homework rimane valido per tutto l’anno accademico.
Homework 1
L’homework mira a sviluppare le capacità critiche nei confronti di applicazioni empiriche condotte da altri. Ogni studente è libero di scegliere un articolo tratto da www.lavoce.info, www.voxeu.org/, www.ilsole24ore.com o altro sito, purchè tratti un tema di natura economica e faccia uso di dati.
L’homework consiste in un elaborato di max. 2000 parole, da caricare su Moodle entro la data in cui si intende sostenere la prova scritta. L’elaborato sarà sottoposto ad analisi antiplagio utilizzando il software Compilatio; si suggerisce un’analisi preventiva da parte dello studente.
L’elaborato dovrà essere suddiviso in sezioni così da contenere a) il riferimento all’articolo scelto (titolo, autori, link), b) un riassunto dell’articolo, che ne descriva motivazione, obiettivo, metodologia e risultati ottenuti e c) un commento critico sulla metodologia, con proposte di analisi alternative e possibili sviluppi futuri della ricerca. L’elaborato dovrà inoltre riportare il conteggio delle parole.
Homework 2
L’homework mira a sviluppare le proprie capacità analitiche mediante l’elaborazione personale di dati in Gretl. Lo studente interessato all’homework deve scrivere all’indirizzo diego.lubian[at]univr.it indicando nome, cognome e numero di matricola. In risposta riceverà un numero, che corrisponde al dataset che dovrà analizzare.
Il testo dell’homework sarà reso disponibile a fine corso; la soluzione dovrà essere caricata su Moodle entro la scadenza indicata.
Tipologia di Attività formativa D e F
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° 3° | Linguaggio programmazione Python | D |
Maurizio Boscaini
(Coordinatore)
|
1° 2° 3° | SageMath | F |
Zsuzsanna Liptak
(Coordinatore)
|
1° 2° 3° | Storia della fisica moderna 2 | D |
Francesca Monti
(Coordinatore)
|
1° 2° 3° | Storia e didattica della geologia | D |
Guido Gonzato
(Coordinatore)
|
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° 3° | Linguaggio Programmazione C | D |
Sara Migliorini
(Coordinatore)
|
1° 2° 3° | Linguaggio Programmazione C++ | D |
Federico Busato
(Coordinatore)
|
1° 2° 3° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° 3° | Corso Europrogettazione | D | Non ancora assegnato |
1° 2° 3° | Corso online ARPM bootcamp | F | Non ancora assegnato |
1° 2° 3° | ECMI modelling week | F | Non ancora assegnato |
1° 2° 3° | ESA Summer of code in space (SOCIS) | F | Non ancora assegnato |
1° 2° 3° | Google summer of code (GSOC) | F | Non ancora assegnato |
Prospettive
Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio
Per la comunità studentesca
Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
In questo portale potrai visualizzare informazioni, risorse e servizi utili che riguardano la tua carriera universitaria (libretto online, gestione della carriera Esse3, corsi e-learning, email istituzionale, modulistica di segreteria, procedure amministrative, ecc.).
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Prova Finale
1. La prova finale prevede la preparazione sotto la guida di un relatore di un elaborato scritto (tesi), che può consistere nella trattazione di un argomento teorico, o nella risoluzione di un problema specifico, o nella descrizione di un progetto di lavoro, o di un'esperienza fatta in un'azienda, in un laboratorio, in una scuola ecc. La tesi, preferibilmente redatta in TeX/LaTeX/AMSTeX e usando il pacchetto LaTeX Frontespizio, può essere inviata preliminarmente in formato elettronico ai membri della Commissione Valutazione Tesi e dovrà essere presentata, in duplice copia, al momento della discussione. La tesi potrà essere redatta anche in lingua inglese.
2. La discussione della tesi, che dovrà durare indicativamente tra i venti e i trenta minuti, avverrà davanti ad una Commissione Valutazione Tesi nominata dal Presidente del collegio Didattico di Matematica. ll Presidente della commissione è il professore di ruolo di più alto grado accademico. La Commissione Valutazione Tesi è composta da almeno tre Docenti tra cui possibilmente il Relatore. Ogni Commissione Valutazione Tesi potrà valutare più studenti in funzione del contenuto del lavoro da essi presentato. La discussione della tesi viene effettuata durante i trenta giorni precedenti la data stabilita per la sessione di Laurea, ne viene data adeguata comunicazione ed è aperta al pubblico.
3. La Commissione Valutazione Tesi attribuisce ad ogni studente un punteggio della prova finale che va da zero a cinque. La valutazione della prova finale si articola in maniera tale da tenere conto delle conoscenze acquisite dallo studente durante il lavoro di tesi, del loro grado di comprensione, dell'autonomia di giudizio, delle capacità dimostrate dallo studente di applicare dette conoscenze e di comunicare efficacemente e compiutamente l'insieme degli esiti del lavoro ed i principali risultati ottenuti (si vedano la Tabella 1 per tesi di laurea triennale e la Tabella 2 per tesi di laurea magistrale, in calce al presente regolamento). Il Presidente della Commissione Valutazione Tesi invia una relazione, firmata da tutti i componenti della Commissione, al Presidente della Commissione di Esame Finale indicando per ogni studente il punteggio attribuito per l'esame finale ed un eventuale breve giudizio.
4. La Commissione di Esame Finale, unica per tutti gli studenti di quella sessione di Laurea, viene nominata dal Presidente del Collegio Didattico di Matematica. Il Presidente della commissione è il professore di ruolo di più alto grado accademico. La Commissione di Esame Finale deve essere composta da un Presidente e almeno da altri quattro Commissari scelti tra i docenti dell'Ateneo.
5. La Commissione di Esame Finale determina per ogni studente il punteggio finale sommando la media, pesata rispetto ai relativi CFU, espressa in centodecimi, dei voti degli esami del piano di studi, escluse le attività in sovrannumero, con il punteggio della prova finale. Aggiunge inoltre il punteggio attribuito alla carriera dello studente, da zero a due (si veda la Tabella 3, in calce al presente regolamento). Il voto finale, espresso in centodecimi, si ottiene arrotondando all'intero più vicino (all'intero superiore, in caso di equidistanza) il punteggio ottenuto, senza eccedere 110 centodecimi e assegnando la lode solo con l'unanimità della Commissione di Esame Finale al candidato che abbia raggiunto i 110 centodecimi dopo l'arrotondamento.
6. La Commissione di Esame Finale procede alla proclamazione dei nuovi Laureati in Matematica Applicata o Laureati magistrali in Mathematics con una cerimonia pubblica ed ufficiale.
Documenti
Titolo | Info File |
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1. Come scrivere una tesi | pdf, it, 31 KB, 29/07/21 |
2. How to write a thesis | pdf, it, 31 KB, 29/07/21 |
5. Regolamento tesi | pdf, it, 171 KB, 20/03/24 |
Elenco delle proposte di tesi
Proposte di tesi | Area di ricerca |
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Formule di rappresentazione per gradienti generalizzati | Mathematics - Analysis |
Formule di rappresentazione per gradienti generalizzati | Mathematics - Mathematics |
Proposte Tesi A. Gnoatto | Argomenti vari |
Tesi assegnate a studenti di matematica | Argomenti vari |
THESIS_1: Sensors and Actuators for Applications in Micro-Robotics and Robotic Surgery | Argomenti vari |
THESIS_2: Force Feedback and Haptics in the Da Vinci Robot: study, analysis, and future perspectives | Argomenti vari |
THESIS_3: Cable-Driven Systems in the Da Vinci Robotic Tools: study, analysis and optimization | Argomenti vari |
Modalità e sedi di frequenza
Come riportato nel regolamento didattico, la frequenza è in generale non obbligatoria, con la sola eccezione di alcune attività laboratoriali. Per queste sarà chiaramente indicato nella scheda del corrispondente insegnamento l'ammontare di ore per cui è richiesta la frequenza obbligatoria.
È consentita l'iscrizione a tempo parziale. Per saperne di più consulta la pagina Possibilità di iscrizione Part time.
Le attività didattiche del corso di studi si svolgono negli spazi dell’area di Scienze e Ingegneria che è composta dagli edifici di Ca’ Vignal 1, Ca’ Vignal 2, Ca’ Vignal 3 e Piramide, siti nel polo di Borgo Roma.
Le lezioni frontali si tengono nelle aule di Ca’ Vignal 1, Ca’ Vignal 2, Ca’ Vignal 3 mentre le esercitazioni pratiche nei laboratori didattici dedicati alle varie attività.
Caratteristiche dei laboratori didattici a disposizione degli studenti
- Laboratorio Alfa
- 50 PC disposti in 13 file di tavoli
- 1 PC per docente collegato a un videoproiettore 8K Ultra Alta Definizione per le esercitazioni
- Configurazione PC: Intel Core i3-7100, 8GB RAM, 250GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 24.04
- Tutti i PC sono accessibili da persone in sedia a rotelle
- Laboratorio Delta
- 120 PC in 15 file di tavoli
- 1 PC per docente collegato a due videoproiettori 4K per le esercitazioni
- Configurazione PC: Intel Core i3-7100, 8GB RAM, 250GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 24.04
- Un PC è su un tavolo ad altezza variabile per garantire un accesso semplificato a persone in sedia a rotelle
- Laboratorio Gamma (Cyberfisico)
- 19 PC in 3 file di tavoli
- 1 PC per docente con videoproiettore 4K
- Configurazione PC: Intel Core i7-13700, 16GB RAM, 512GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 24.04
- Laboratorio VirtualLab
- Accessibile via web: https://virtualab.univr.it
- Emula i PC dei laboratori Alfa/Delta/Gamma
- Usabile dalla rete universitaria o tramite VPN dall'esterno
- Permette agli studenti di lavorare da remoto (es. biblioteca, casa) con le stesse funzionalità dei PC di laboratorio
Caratteristiche comuni:
- Tutti i PC hanno la stessa suite di programmi usati negli insegnamenti di laboratorio
- Ogni studente ha uno spazio disco personale di XXX GB, accessibile da qualsiasi PC
- Gli studenti quindi possono usare qualsiasi PC in qualsiasi laboratorio senza limitazioni ritrovando sempre i documenti salvati precedentemente
Questa organizzazione dei laboratori offre flessibilità e continuità nel lavoro degli studenti, consentendo l'accesso ai propri documenti e all'ambiente di lavoro da qualsiasi postazione o da remoto.
Gestione carriere
Area riservata studenti
Erasmus+ e altre esperienze all’estero
Orientamento in itinere per studenti e studentesse
La commissione ha il compito di guidare le studentesse e gli studenti durante l'intero percorso di studi, di orientarli nella scelta dei percorsi formativi, di renderli attivamente partecipi del processo formativo e di contribuire al superamento di eventuali difficoltà individuali.
E' composta dai proff. Lidia Angeleri, Sisto Baldo, Marco Caliari, Paolo dai Pra, Francesca Mantese e Nicola Sansonetto.
Per scrivere ai docenti: nome.cognome@univr.it