Parte I: 	02/05 (3 ore), 03/05 (3 ore), 04/05 (4 ore)
Parte II: 	09/05 (3 ore), 10/05 (2 ore), 11/05 (2 ore)

Contenuti:
- Type of variables: outcomes, covariates, dependent, independent, reals, naturals, Boolean
- Sample of observations y=(y1,..,yn) as a function of X: randomness affects Y, i.e. Y~F(y;theta) with theta=g(X)
- Normal linear model: position-only model, position + scale model:
-- properties, ML estimators, inference about betas (Gauss-Markov theorem), standard errors
-- model evaluation, basics of diagnostics, categorical predictors
-- basics of random-effects Normal linear model
- GLMs:
-- Binomial linear model: definitions, parameter estimation, model evaluation and interpretation
-- Poisson linear model: definitions, parameter estimation, model evaluation and interpretation
- Advanded topics:
-- Overdispersion
-- Zero/One-Inflated linear models [?] --no

Organizzazione:
- Lun 02/05: 
-- 2h: Introduzione (tipi di variabili, esempi notevoli di modelli di probabilità, notazione di base) [module_A.pdf: 1-18,33-36]
-- 1h: Elementi di statistica inferenziale [module_A.pdf: 52-64 *saltando alcune parti]
       ** se c'è tempo, iniziare parte della lezione successiva

- Mar 03/05:
-- 2h: Definizione del modello lineare Normale [module_B.pdf: 4-10]
       Stima dei parametri del modello [module_B.pdf: 13,15-16]
       Esempio Math anxiety [module_B.pdf: 19-24]
       Standard errors [module_B.pdf: 19-24]
       Indice R2 [module_B.pdf: 26-29]
       Inferenza sui coefficienti **da sintetizzare in breve [module_B.pdf: 30-39]
-- 1h  lab1.R **includendo a voce il modello lineare con variabili categoriali
       
- Mer 04/05:
-- 2h: Sintesi sulle diagnostiche e valutazione del modello [module_B.pdf: 43,45]
       Normalità residui, homoscedasticity, influential points [module_B.pdf: 46-56 *saltando alcune parti]
-- 2h: lab2.R **modello lineare completo di valutazione e diagnostiche
       
- Lun 09/05:
-- 2h Introduzione sintetica ai GLMs, modello lineare Binomiale
-- 1h lab3.R 

- Mar 10/05:
-- 1h Modello lineare Poisson
-- 1h lab4.R

- Mer 11/05:
-- 1h Overdispersion e conteggi, mixed-effects
-- 1h lab5.R







