Libri di Fabrizio Laurini

Il volume Data Science con MATLAB (terza edizione) è un manuale scientifico-didattico che introduce metodi e algoritmi di data science, con applicazioni in MATLAB. Si rivolge a studenti universitari, docenti, ricercatori e a professionisti interessati a utilizzare tecniche statistiche avanzate a supporto delle decisioni. Dopo i fondamenti (statistica descrittiva e inferenziale, algebra lineare, importazione dati, preprocessing), il testo affronta temi di analisi multivariata: componenti principali, cluster analysis, analisi delle corrispondenze e analisi delle serie storiche, offrendo esempi reali ed esercizi con soluzioni. I punti di forza sono: approccio didattico passo-passo, esercizi svolti, accesso a materiale online interattivo, uso del Flexible Statistics Data Analysis (FSDA) toolbox sviluppato dagli autori. Principali novità della terza edizione sono: aggiornamento a MATLAB R2025a, integrazione con strumenti di intelligenza artificiale (copilot), interfaccia web-based.

Nessuno può credere di poter trattare i dati statistici in campo economico e/o di marketing senza venire in contatto con i dati effettivi. Ovviamente, è necessaria una descrizione delle tecniche disponibili per trattare i dati; tale descrizione è tanto più utile quando è accompagnata passo passo da applicazioni e da software che consentano di verificare se i concetti sono stati appresi. In questo testo gli autori hanno cercato di seguire questa regola: una volta che un determinato argomento è stato descritto, il lettore si trova di fronte a dati reali in cui si richiede di applicare le tecniche studiate. Nel capitolo 1 si mostra come è possibile gestire i dati utilizzando Excel. Il capitolo 2 contiene un riassunto delle principali tecniche di statistica inferenziale che generalmente sono trattate in un corso introduttivo di statistica. Nel capitolo 3, le tecniche inferenziali di stima per intervallo di confidenza e di verifica di ipotesi trattate nel capitolo 2 vengono applicate al modello di regressione lineare semplice. Il capitolo 4 affronta il tema della regressione lineare multipla. Il capitolo 5 contiene le estensioni al modello di regressione lineare multiplo. Il capitolo 6 contiene una serie di esercizi riassuntivi sugli argomenti trattati. L'obiettivo del capitolo 6 non è quello di introdurre nuovi concetti, ma consolidare le conoscenze acquisite dalla lettura dei primi 5 capitoli esplorando piccole varianti agli argomenti trattati in precedenza.