La prima parte del corso sarà dedicata ai seguenti argomenti: fondamenti di R (vettori, liste, data.frame, funzioni), importazione, preparazione (tidyverse), visualizzazione (ggplot2) e presentazione dei dati (R Markdown). La seconda parte si concentrerà invece sulla regressione logistica, multinomiale e di Poisson. La terza parte affronterà la decomposizione di serie storiche, il lisciamento esponenziale, i modelli ARIMA e SARIMA e i modelli di regressione dinamici.
