Statistica
A.A. 2018/2019
Obiettivi formativi
Principale obiettivo del corso è quello di fornire strumenti idonei per la descrizione sintetica quantitativa uno o più caratteri di interesse che si rilevano nei più svariati campi (economico, sociologico, politico, amministrativo, storico, giuridico, ecc.) Tale descrizione può essere realizzata aggregando i dati osservati in tabelle, dandone una adeguata rappresentazione grafica, costruendo opportuni indici di posizione e di variabilità, individuando le più opportune misure che ne evidenziano le relazioni. Alla descrizione statistica è necessario affiancare l'inferenza statistica, quando i dati sono tratti da rilevazioni campionarie parziali; in tal caso la conoscenza dei suddetti caratteri non è in termini "certi" ma solo "probabili" ed ha lo scopo di fornire le indicazioni sulla intera collettività di riferimento. Vengono pertanto forniti gli argomenti di base del Calcolo delle probabilità e dell'Inferenza statistica, con particolare riferimento alla teoria della stima.
Risultati apprendimento attesi
Non definiti
Periodo: Secondo trimestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Periodo
Secondo trimestre
STUDENTI FREQUENTANTI
Programma
Parte I: Statistica descrittiva
Introduzione. Rilevazione dei dati statistici e loro presentazione in tabelle e grafici. Classificazione dei caratteri statistici. Serie e seriazioni statistiche. Lo studio di un carattere statistico. Gli indici di posizione: medie analitiche, moda e mediana. Gli indici di variabilità assoluti e relativi L'indice di eterogeneità di Gini. Lo studio di due o più caratteri. Analisi delle tabelle a doppia entrata. L'indipendenza statistica. La connessione. L'indice di connessione. La correlazione lineare. Il coefficiente di correlazione di Pearson. La regressione lineare in ambito descrittivo.
Parte II: Probabilità e inferenza statistica
Esperimenti casuali, eventi, definizioni di probabilità, concetti elementari di calcolo delle probabilità. Schemi di campionamento. Il concetto di variabile casuale continua e discreta. La variabile casuale bernoulliana. La variabile casuale Binomiale. La variabile casuale Normale. Valore atteso e varianza di variabili casuali. Il teorema di Bayes e la statistica bayesiana. Il teorema limite centrale.
Il campionamento statistico. Le variabili casuali media campionaria e proporzione campionaria. La stima puntuale. La stima per intervalli per la media e la proporzione.
Introduzione. Rilevazione dei dati statistici e loro presentazione in tabelle e grafici. Classificazione dei caratteri statistici. Serie e seriazioni statistiche. Lo studio di un carattere statistico. Gli indici di posizione: medie analitiche, moda e mediana. Gli indici di variabilità assoluti e relativi L'indice di eterogeneità di Gini. Lo studio di due o più caratteri. Analisi delle tabelle a doppia entrata. L'indipendenza statistica. La connessione. L'indice di connessione. La correlazione lineare. Il coefficiente di correlazione di Pearson. La regressione lineare in ambito descrittivo.
Parte II: Probabilità e inferenza statistica
Esperimenti casuali, eventi, definizioni di probabilità, concetti elementari di calcolo delle probabilità. Schemi di campionamento. Il concetto di variabile casuale continua e discreta. La variabile casuale bernoulliana. La variabile casuale Binomiale. La variabile casuale Normale. Valore atteso e varianza di variabili casuali. Il teorema di Bayes e la statistica bayesiana. Il teorema limite centrale.
Il campionamento statistico. Le variabili casuali media campionaria e proporzione campionaria. La stima puntuale. La stima per intervalli per la media e la proporzione.
Informazioni sul programma
Propedeuticità
Si consiglia fortemente di sostenere in precedenza l'esame di matematica
Prerequisiti
L'esame sarà scritto e comprenderà tipicamente tre esercizi numerici da risolvere mediante le tecniche statistiche pratiche acquisite, e sei domande a risposta multipla di natura teorica attraverso le quali si accerterà il livello di conoscenze teoriche acquisite dagli studenti.
Metodi didattici
Lezioni frontali teoriche (60%)
Esercitazioni (40%)
Esercitazioni (40%)
Materiale di riferimento
STUDENTI NON FREQUENTANTI
F. Mecatti, "Statistica di base: come, quando e perchè", McGraw-Hill (Primi 13 capitoli).
P. Ferrari, G. Nicolini, C. Tommasi, "Introduzione all'Inferenza Statistica", Giappichelli, Torino, seconda edizione, 2009 (primi 3 capitoli).
P. Ferrari, G. Nicolini, C. Tommasi, "Introduzione all'Inferenza Statistica", Giappichelli, Torino, seconda edizione, 2009 (primi 3 capitoli).
Programma
Parte I: Statistica descrittiva
Introduzione. Rilevazione dei dati statistici e loro presentazione in tabelle e grafici. Classificazione dei caratteri statistici. Serie e seriazioni statistiche. Lo studio di un carattere statistico. Gli indici di posizione: medie analitiche, moda e mediana. Gli indici di variabilità assoluti e relativi L'indice di eterogeneità di Gini. Lo studio di due o più caratteri. Analisi delle tabelle a doppia entrata. L'indipendenza statistica. La connessione. L'indice di connessione. La correlazione lineare. Il coefficiente di correlazione di Pearson. La regressione lineare in ambito descrittivo.
Parte II: Probabilità e inferenza statistica
Esperimenti casuali, eventi, definizioni di probabilità, concetti elementari di calcolo delle probabilità. Schemi di campionamento. Il concetto di variabile casuale continua e discreta. La variabile casuale bernoulliana. La variabile casuale Binomiale. La variabile casuale Normale. Valore atteso e varianza di variabili casuali. Il teorema di Bayes e la statistica bayesiana. Il teorema limite centrale.
Il campionamento statistico. Le variabili casuali media campionaria e proporzione campionaria. La stima puntuale. La stima per intervalli per la media e la proporzione.
Introduzione. Rilevazione dei dati statistici e loro presentazione in tabelle e grafici. Classificazione dei caratteri statistici. Serie e seriazioni statistiche. Lo studio di un carattere statistico. Gli indici di posizione: medie analitiche, moda e mediana. Gli indici di variabilità assoluti e relativi L'indice di eterogeneità di Gini. Lo studio di due o più caratteri. Analisi delle tabelle a doppia entrata. L'indipendenza statistica. La connessione. L'indice di connessione. La correlazione lineare. Il coefficiente di correlazione di Pearson. La regressione lineare in ambito descrittivo.
Parte II: Probabilità e inferenza statistica
Esperimenti casuali, eventi, definizioni di probabilità, concetti elementari di calcolo delle probabilità. Schemi di campionamento. Il concetto di variabile casuale continua e discreta. La variabile casuale bernoulliana. La variabile casuale Binomiale. La variabile casuale Normale. Valore atteso e varianza di variabili casuali. Il teorema di Bayes e la statistica bayesiana. Il teorema limite centrale.
Il campionamento statistico. Le variabili casuali media campionaria e proporzione campionaria. La stima puntuale. La stima per intervalli per la media e la proporzione.
Prerequisiti
L'esame sarà scritto e comprenderà tipicamente tre esercizi numerici da risolvere mediante le tecniche statistiche pratiche acquisite, e sei domande a risposta multipla di natura teorica attraverso le quali si accerterà il livello di conoscenze teoriche acquisite dagli studenti.
Materiale di riferimento
F. Mecatti, "Statistica di base: come, quando e perchè", McGraw-Hill (Primi 13 capitoli).
P. Ferrari, G. Nicolini, C. Tommasi, "Introduzione all'Inferenza Statistica", Giappichelli, Torino, seconda edizione, 2009 (primi 3 capitoli).
P. Ferrari, G. Nicolini, C. Tommasi, "Introduzione all'Inferenza Statistica", Giappichelli, Torino, seconda edizione, 2009 (primi 3 capitoli).
SECS-S/01 - STATISTICA - CFU: 6
Lezioni: 40 ore
Docenti:
Manzi Giancarlo, Verrecchia Flavio