Statistica e analisi dei dati
A.A. 2024/2025
Obiettivi formativi
L'insegnamento ha lo scopo di introdurre i concetti fondamentali della statistica descrittiva, del calcolo delle probabilità e della statistica inferenziale parametrica.
Risultati apprendimento attesi
Gli studenti saranno in grado di effettuare analisi esplorative e inferenze di base su dataset, conosceranno le principali distribuzioni di probabilità e sapranno comprendere le analisi statistiche condotte da altri; avranno inoltre acquisito semplici metodi per la classificazione binaria e sapranno valutarne le performance. Avranno inoltre acquisito le conoscenze di base per poter affrontare lo studio di tecniche più avanzate di analisi e modellazione dei dati.
Periodo: Secondo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento può essere seguito come corso singolo.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Secondo semestre
Programma
L'insegnamento fornisce una introduzione ai concetti fondamentali della probabilità e della statistica descrittiva e inferenziale con particolare riferimento al loro uso in ambito informatico.
Gli argomenti principali trattati sono:
- Introduzione alla statistica descrittiva e all'analisi dei dati
- Elementi di teoria della probabilità
- Variabili casuali e distribuzioni di probabilità
- Il valore atteso e funzioni di variabili casuali
- Distribuzioni di probabilità discrete
- Distribuzioni di probabilità continue
- Distribuzioni campionarie e all'analisi dei dati
- Problemi di stima con uno o due campioni
- Verifica o test d'ipotesi
- Semplici modelli di regressione
Gli argomenti principali trattati sono:
- Introduzione alla statistica descrittiva e all'analisi dei dati
- Elementi di teoria della probabilità
- Variabili casuali e distribuzioni di probabilità
- Il valore atteso e funzioni di variabili casuali
- Distribuzioni di probabilità discrete
- Distribuzioni di probabilità continue
- Distribuzioni campionarie e all'analisi dei dati
- Problemi di stima con uno o due campioni
- Verifica o test d'ipotesi
- Semplici modelli di regressione
Prerequisiti
Oltre alla propedeuticità obbligatoria dell'insegnamento di Matematica del continuo ed è fortemente consigliato il superamento dell'esame di Matematica del discreto
Metodi didattici
Lezioni teoriche sui concetti fondamentali accompagnate da esercitazioni pratiche per sviluppare capacità di risoluzioni di problemi tipici nell'ambito di studio, e un'attitudine pratica basata su strumenti di programmazione che fanno uso di librerie specifiche del linguaggio Python.
Materiale di riferimento
Appunti di lezione, esercitazione e simulazioni basate su Python, esercizi e temi d'esame disponibili sul
sito web dell'insegnamento MyAriel (https://myariel.unimi.it)
sito web dell'insegnamento MyAriel (https://myariel.unimi.it)
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame si articola in una prova scritta obbligatoria, che consente di conseguire una votazione fino a 30/30 e lode, strutturata in domande di teoria a risposta aperta ed esercizi a risposta libera, aventi contenuti e difficoltà analoghi a quelli affrontati durante le esercitazioni in aula. Una terza parte dell'esame è invece facoltativa ed è basata sul linguaggio Python in cui è richiesta la conoscenza di librerie specifiche per il calcolo di problemi di probabilità e statistica o simulazioni di modelli probabilistici in forma analoga a quanto mostrato a lezione. Il tempo assegnato è di 2 ore. Durante la prova scritta è ammessa la consultazione del formulario e delle tavole statistiche messe a disposizione dal docente sul sito Ariel, nonché l'uso della calcolatrice. Non è ammessa la consultazione di altri testi o appunti.
INF/01 - INFORMATICA - CFU: 6
Esercitazioni: 36 ore
Lezioni: 24 ore
Lezioni: 24 ore
Docente:
Grossi Giuliano
Turni:
Turno
Docente:
Grossi GiulianoDocente/i
Ricevimento:
Su appuntamento (da prendere per email)
Stanza 4016, 4° piano di via Celoria 18