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dc.contributor.advisorRapallo, Fabio <1976>
dc.contributor.authorLuciani, Andrea <1997>
dc.date.accessioned2026-08-06T14:18:58Z
dc.date.available2026-08-06T14:18:58Z
dc.date.issued2026-07-24
dc.identifier.urihttps://unire.unige.it/handle/123456789/16690
dc.description.abstractIl presente lavoro di tesi analizza le performance accademiche degli studenti universitari durante il semestre filtro per l'accesso a medicina e odontoiatria. L'obiettivo principale è comprendere in quale misura le caratteristiche demografiche e il background scolastico degli studenti influenzino le probabilità di successo. Sono stati costruiti un modello logistico bivariato e uno logistico sequenziale per comprendere al meglio i vari aspetti di variabilità delle proveit_IT
dc.description.abstractThis thesis analyzes the academic performance of university students during the screening semester for admission to Medicine and Dentistry. The primary objective is to understand to what extent students' demographic characteristics and educational background influence their probability of success. A bivariate logistic model and a sequential logistic model were constructed to better capture the various aspects of variability across the examinations.en_UK
dc.language.isoit
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.titleModelli di regressione logistica bivariata per il monitoraggio di carriere accademicheit_IT
dc.title.alternativeBivariate Logistic Regression Models for Monitoring Academic Careersen_UK
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.subject.miurSECS-S/01 - STATISTICA
dc.publisher.nameUniversità degli studi di Genova
dc.date.academicyear2025/2026
dc.description.corsolaurea8766 - STATISTICA MATEMATICA E TRATTAMENTO INFORMATICO DEI DATI
dc.description.area7 - SCIENZE MAT.FIS.NAT.
dc.description.department100021 - DIPARTIMENTO DI MATEMATICA


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