Obiettivi formativi.
Lo scopo delle lezioni è fornire una trattazione esaustiva dei principali argomenti riguardanti il modello lineare (OLS, MLE, IV, teoria asintotica ed inferenza) per analisi cross-section ed una breve introduzione all'analisi di dati discreti.
Gli studenti devono comprendere i problemi analitici dei suddetti metodi e saperli applicare a situazioni concrete.

Conoscenza e capacità di comprensione.
Dopo aver frequentato il corso gli studenti conoscono e comprendono i principali problemi legati al modello lineare di regressione (per esempio: assenza di esogenità) ed i principali metodi da utilizzare per risolvere tali problemi (per esempio: stimatore IV).

Capacità di applicare conoscenza e comprensione.
Al termine del corso gli studenti sono in grado di formalizzare problemi reali in termini del modelli lineare di regressione e di applicare i metodi specifici della disciplina per risolverli.
Sono inoltre in grado di applicare i metodi a situzioni concrete e di interpretare i risultati.

Autonomia di giudizio.
Gli studenti sviluppano una conoscenza della proprietà analitiche delle metodologie presentate e la capacità di costruire programmi per la loro implementazione.
Imparano inoltre ad interpretare criticamente i risultati ottenuti applicando le procedure a situazioni concrete.

Abilità comunicativa.
Gli studenti acquisiscono il linguaggio tecnico-scientifico della disciplina, che deve essere opportunamente utilizzato sia nelle prove scritte intermedie e finali che nelle prove orali.
Le abilità comunicative vengono sviluppate anche attraverso attività di gruppo.

Capacità di apprendimento.
Gli studenti che superano l’esame hanno appreso un metodo di analisi che consente loro di affrontare, negli insegnamenti successivi di area quantitativa, lo studio delle proprietà analitiche in contesti modellistici più complessi.