Introduzione ai principali tipi di studio con le loro relative caratteristiche e diversità Introduzione alla causalità Definizione di “event history data” con relativi esempi Definizione delle funzioni basilari la cui stima è richiesta nel corso di un’analisi, con relativi esempi Metodi non parametrici utilizzati per stimare le funzioni d’interesse, quali la funzione di rischio, di sopravvivenza, di densità, etc, in particolare il metodo utilizzato per costruire una tavola di sopravvivenza, ed il metodo proposto da Kaplan-Meier Confronto grafico tra molteplici curve di sopravvivenza e relativi test d’ipotesi Covariate tempo-dipendenti con relativi esempi Modello esponenziale, costante a tratti e no, modello di Gompertz-Makeham, modello di Weibull, modello log-logistico, mdello log-normale, introdotti in molteplici contesti: senza covariate, con covariate costanti nel tempo, con covariate tempo-dipendenti, con un unico end-point d’interesse o con molteplici end-points d’interesse Modello a rischi proporzionali con particolare attenzione alle ipotesi sottostanti l’assunzione del modello Problemi inerenti alla scelta del modello ed alla sua interpretazione Utilizzo del software Stata